from keras.models import Model from keras.layers import Input, LSTM, Dense, Embedding,concatenate,TimeDistributed,RepeatVector,Bidirectional from keras.optimizers import Adam #英文字典大小 EN_VOCAB_SIZE = 47 #中文字典大小 CH_VOCAB_SIZE = 147 #隐藏层大小 HIDDEN_SIZE = 256 #学习率 LEARNING_RATE = 0.003 #批处理的大小 BATCH_SIZE = 100 #迭代次数 EPOCHS = 200 #########begin######### ###搭建模型的encoder部分 encoder_inputs = encoder = encoder_h, encoder_state_h, encoder_state_c = ##搭建模型的decoder部分 decoder_inputs = decoder = decoder_dense = decoder_h, _, _ = decoder_outputs = #########end######### model = Model([encoder_inputs, decoder_inputs], decoder_outputs) opt = Adam(lr=LEARNING_RATE, beta_1=0.9, beta_2=0.999, epsilon=1e-08) model.compile(optimizer=opt, loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy']) model.summary() model.fit([encoder_input_data, decoder_input_data], decoder_target_data, batch_size=BATCH_SIZE, epochs=EPOCHS, validation_split=0.2)
时间: 2024-04-22 13:23:29 浏览: 132
关于keras中keras.layers.merge的用法说明
这段代码是用 Keras 搭建了一个 Seq2Seq 模型,用于机器翻译任务。其中,encoder 部分采用了 LSTM 层,将输入序列编码成一个固定长度的向量,decoder 部分也采用了 LSTM 层,将这个向量解码成目标语言的序列。模型的输出经过了一个全连接层进行分类。代码中还定义了一些超参数,如学习率、批处理大小等,用于模型训练。
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