model.add(keras.layers.LSTM(input_shape=(None, 1), units=50, return_sequences=True)) 出现add() missing 1 required positional argument: 'layer' 怎么修正

这个错误提示意味着在 add() 方法中缺少一个必需的参数，即层对象。您需要在 add() 方法中传递一个层对象，例如：model.add(keras.layers.Dense(units=10))。请确保您已经正确地定义了层对象并将其传递给 add() 方法。

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model_LSTM = keras.models.Sequential() model_LSTM.add(keras.layers.LSTM(units=64, input_shape=(time_steps, input_dim), return_sequences=True)) model_LSTM.add(keras.layers.Dropout(rate=0.2)) model_LSTM.add(keras.layers.LSTM(units=32, return_sequences=True)) model_LSTM.add(keras.layers.Dropout(rate=0.2)) model_LSTM.add(keras.layers.LSTM(units=16)) model_LSTM.add(keras.layers.Dropout(rate=0.2)) model_LSTM.add(keras.layers.Dense(units=output_dim, activation='softmax'))

这段代码是使用Keras建立一个LSTM模型的示例。具体来说，模型包括三个LSTM层和一个全连接层。其中，第一个LSTM层的输出数据会作为第二个LSTM层的输入数据，第二个LSTM层的输出数据会作为第三个LSTM层的输入数据。最后一个全连接层的输出数据是模型的预测结果。下面是对这段代码的解释：

model_LSTM = keras.models.Sequential()  # 创建一个序列模型
model_LSTM.add(keras.layers.LSTM(units=64, input_shape=(time_steps, input_dim), return_sequences=True))  # 添加一个LSTM层，包含64个神经元，输入数据的形状为(time_steps, input_dim)，且输出数据也是一个序列
model_LSTM.add(keras.layers.Dropout(rate=0.2))  # 添加一个dropout层，用于防止过拟合
model_LSTM.add(keras.layers.LSTM(units=32, return_sequences=True))  # 添加第二个LSTM层，包含32个神经元，且输出数据也是一个序列
model_LSTM.add(keras.layers.Dropout(rate=0.2))  # 再次添加一个dropout层
model_LSTM.add(keras.layers.LSTM(units=16))  # 添加第三个LSTM层，包含16个神经元，此时输出数据是一个向量
model_LSTM.add(keras.layers.Dropout(rate=0.2))  # 再次添加一个dropout层
model_LSTM.add(keras.layers.Dense(units=output_dim, activation='softmax'))  # 添加一个全连接层，输出数据的维度为output_dim，激活函数为softmax

在这个模型中，LSTM层的作用是对序列数据进行处理，dropout层的作用是为了防止过拟合，全连接层的作用是将LSTM层输出的数据转换为预测结果。

concat = concatenate([lstm_out1,lstm_out2]) model = Model(inputs=[input_data1,input_data2], outputs=concat) # 添加其他层 #model = Model(inputs=[input_data1, input_data2], outputs=concat) model.add(keras.layers.Embedding(input_dim=10000, output_dim=300, mask_zero=True)) model.add(keras.layers.Bidirectional(keras.layers.LSTM(units=32, return_sequences=True))) #model.add(SeqSelfAttention(attention_activation='sigmoid')) model.add(keras.layers.Dense(units=32)) model.add(keras.layers.Dense(units=5)) # 添加多步预测输出层 return model 产生如下错误 ： File D:\lstnet_keras-master\lstm\LSTNet_Interface_a391.py:281 in LSTNetAttention model.add(keras.layers.Embedding(input_dim=10000, output_dim=300, mask_zero=True)) AttributeError: 'Model' object has no attribute 'add'

根据错误信息，您在添加其他层时，使用了已经编译过的 `Model` 对象，而不是新的 `Sequential` 对象。因此，您需要将 `Model` 对象替换为 `Sequential` 对象，然后再添加其他层。您可以尝试以下代码：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import concatenate, Embedding, Bidirectional, LSTM, Dense

def LSTNetAttention(): 
    # 定义第一个输入
    input_data1 = Input(shape=(None,), dtype="int32")
    lstm_out1 = Bidirectional(LSTM(units=32, return_sequences=True))(input_data1)

    # 定义第二个输入
    input_data2 = Input(shape=(None,), dtype="int32")
    lstm_out2 = Bidirectional(LSTM(units=32, return_sequences=True))(input_data2)

    # 合并两个LSTM层的输出
    concat = concatenate([lstm_out1,lstm_out2])

    # 定义模型
    model = Sequential()
    model.add(Embedding(input_dim=10000, output_dim=300, mask_zero=True))
    model.add(Bidirectional(LSTM(units=32, return_sequences=True)))
    #model.add(SeqSelfAttention(attention_activation='sigmoid'))
    model.add(Dense(units=32))
    model.add(Dense(units=5))
    model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

    # 返回模型
    return model

这个函数使用了 `Sequential` 对象来定义模型。在这个对象上，您可以使用 `.add()` 方法添加其他层。此外，该函数还包含了编译模型的步骤，您可以根据自己的需要更改优化器和损失函数。