# 创建顺序模型 rnn = Sequential() # 添加 SimpleRNN 层 rnn.add(SimpleRNN(units=16, input_shape=(10, 1)),kernel_initializer='random_uniform') # 输入形状为 (batch_size, timesteps, input_dim) # 添加 Dropout 层 rnn.add(Dropout(0.2),kernel_initializer='random_uniform') # 添加 Dense 层 rnn.add(Dense(units=256, activation='ELU'),kernel_initializer='random_uniform') # 添加 Dropout 层 rnn.add(Dropout(0.5),kernel_initializer='random_uniform') # 添加输出层 rnn.add(Dense(units=1, activation='ELU'),kernel_initializer='random_uniform')修改为合理代码

下面是修改后的代码：

# 创建顺序模型
rnn = Sequential()

# 添加 SimpleRNN 层
rnn.add(SimpleRNN(units=16, input_shape=(10, 1), kernel_initializer='random_uniform'))

# 添加 Dropout 层
rnn.add(Dropout(0.2))

# 添加 Dense 层
rnn.add(Dense(units=256, activation='elu', kernel_initializer='random_uniform'))

# 添加 Dropout 层
rnn.add(Dropout(0.5))

# 添加输出层
rnn.add(Dense(units=1, activation='elu', kernel_initializer='random_uniform'))

在上述代码中，将kernel_initializer参数移到了每个层的构造函数中，并且将'ELU'修改为小写的'elu'。