具体到我的模型,请看看怎样修改: lstm_out = Dense(16, activation='tanh')(lstm_out) res = Dense(trainY.shape[1])(lstm_out) #highway 使用Dense模拟AR自回归过程,为预测添加线性成份,同时使输出可以响应输入的尺度变化。 highway_window = config.highway_window #截取近3个窗口的时间维 保留了所有的输入维度 z = Lambda(lambda k: k[:, -highway_window:, :])(input_data1) z = Lambda(lambda k: K.permute_dimensions(k, (0, 2, 1)))(z) z = Lambda(lambda k: K.reshape(k, (-1, highway_window*trainX1.shape[2])))(z) z = Dense(trainY.shape[1])(z) res = add([res,z]) res = Activation('sigmoid')(res) model = Model(inputs=[input_data1,input_data2], outputs=res)
时间: 2023-12-26 08:06:26 浏览: 25
根据你提供的代码,如果需要将模型改为多维输出模型,需要按照以下步骤进行修改:
1. 定义多个输出层:根据你的代码,模型只有一个输出层,即`Dense(trainY.shape[1])`,需要根据你的任务需求,定义多个输出层,比如可以新增一个输出层用于预测其他特征。
2. 定义每个输出层对应的损失函数:对于每个输出层,需要定义相应的损失函数,比如可以使用交叉熵损失函数或均方误差损失函数。
3. 将所有损失函数组合成一个总的损失函数:可以使用加权求和的方式将所有损失函数组合成一个总的损失函数,其中不同输出的损失函数可以赋予不同的权重。
下面是一个可能的修改方案,供参考:
```python
input_data1 = Input(shape=(config.input_length, config.input_dim1))
input_data2 = Input(shape=(config.input_length, config.input_dim2))
lstm_out = LSTM(64, return_sequences=True)(input_data1)
lstm_out = Dense(16, activation='tanh')(lstm_out)
# 定义第一个输出层及相应的损失函数
output1 = Dense(trainY.shape[1], activation='sigmoid', name='output1')(lstm_out)
loss1 = 'binary_crossentropy'
# 新增第二个输出层及相应的损失函数
highway_window = config.highway_window
z = Lambda(lambda k: k[:, -highway_window:, :])(input_data1)
z = Lambda(lambda k: K.permute_dimensions(k, (0, 2, 1)))(z)
z = Lambda(lambda k: K.reshape(k, (-1, highway_window*trainX1.shape[2])))(z)
output2 = Dense(trainY.shape[2], activation='softmax', name='output2')(z)
loss2 = 'categorical_crossentropy'
# 将所有损失函数组合成一个总的损失函数
loss_weights = {'output1': 1.0, 'output2': 0.5} # 每个输出对应的权重
losses = {'output1': loss1, 'output2': loss2}
model.compile(optimizer='adam', loss=losses, loss_weights=loss_weights)
# 定义模型
model = Model(inputs=[input_data1, input_data2], outputs=[output1, output2])
```
在上述代码中,我们新增了一个名为`output2`的输出层,并使用`softmax`激活函数进行处理,同时定义了相应的损失函数`categorical_crossentropy`。最后,我们使用`compile()`方法将所有损失函数组合成一个总的损失函数,并指定了每个输出对应的权重。然后,我们定义模型时将所有输出层作为输出,并将它们包装成一个列表`[output1, output2]`。这样就可以将模型改为多维输出模型。