用keras.layers.Attention ,写一个lstm 样本数是200 ,X train(4,1) Ytrian(4,4)的代码
时间: 2023-11-22 21:54:47 浏览: 29
下面是一个示例代码,使用Keras构建LSTM模型并添加Attention机制:
```python
from keras.layers import Input, LSTM, Dense, Attention
from keras.models import Model
# 定义模型输入
inputs = Input(shape=(4, 1))
# 添加LSTM层
lstm_out = LSTM(32, return_sequences=True)(inputs)
# 添加Attention层
attention_out = Attention()(lstm_out)
# 添加全连接层
dense_out = Dense(4, activation='softmax')(attention_out)
# 定义模型
model = Model(inputs=inputs, outputs=dense_out)
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])
```
在这个示例中,我们首先定义了一个形状为(4, 1)的输入张量,然后将其传递给一个LSTM层,该层具有32个隐藏单元并返回完整的序列。接下来,我们将LSTM层的输出传递给一个Attention层,该层将计算LSTM输出中每个时间步的注意力权重,并将它们应用于LSTM输出。最后,我们将Attention输出传递给一个全连接层,该层具有4个输出单元,并使用softmax激活函数进行分类。
我们可以使用以下代码来训练模型:
```python
import numpy as np
# 生成随机数据
X_train = np.random.rand(200, 4, 1)
Y_train = np.random.rand(200, 4)
# 训练模型
model.fit(X_train, Y_train, epochs=10, batch_size=32)
```
在这个示例中,我们生成了一个200个样本的随机数据集,其中每个样本都有4个时间步和1个特征维度。我们还为每个样本生成了一个4维目标向量。最后,我们使用fit()函数训练模型,将数据集分成大小为32的批次,并重复训练10个epochs。