# 第一个模型model_1 <- keras_model_sequential() %>% layer_dense(units = 10, activation = "relu", input_shape = ncol(training) - 1) %>% layer_dense(units = 1)# 第二个模型model_2 <- keras_model_sequential() %>% layer_dense(units = 10, activation = "relu", input_shape = ncol(training) - 1) %>% layer_dense(units = 10, activation = "relu") %>% layer_dense(units = 1)这些代码报错couldn’t find function layer_dense

这个错误应该是因为在最新版本的 Keras 中，`layer_dense()` 已经被弃用了，取而代之的是 `layer_dense(units, activation, input_shape)`。因此，您需要将 `layer_dense()` 替换为 `layer_dense(units, activation, input_shape)`，例如：

第一个模型：

model_1 <- keras_model_sequential() %>%
  layer_dense(units = 10, activation = "relu", input_shape = ncol(training) - 1) %>%
  layer_dense(units = 1)

第二个模型：

model_2 <- keras_model_sequential() %>%
  layer_dense(units = 10, activation = "relu", input_shape = ncol(training) - 1) %>%
  layer_dense(units = 10, activation = "relu") %>%
  layer_dense(units = 1)

这样就应该能够解决您的问题了。

相关问题

model <- keras_model_sequential() model %>%

`model <- keras_model_sequential()` 是在R语言的Keras库中创建一个顺序模型的一种方式。Sequential模型是Keras中最基础的模型类型，它按照添加层的顺序来构建神经网络。当你看到这样的代码片段时，通常意味着你要初始化一个新的空模型，并通过链式操作（ `%>% ` 符号）一步步地添加、配置模型的各个层。

例如：

# 初始化一个顺序模型
model <- keras_model_sequential()

# 添加一个输入层，比如全连接层(Dense)
model %>%
  layer_dense(units = 64, activation = 'relu', input_shape = c(784)) # 假设输入数据是28x28像素

# 再添加其他层，如池化层(MaxPooling)或另一个全连接层
model %>%
  layer_max_pooling2d(pool_size = c(2, 2)) %>%
  layer_dense(units = 32, activation = 'relu')

# 最后添加一个输出层，比如分类问题的softmax层
model %>%
  layer.Dense(units = 10, activation = 'softmax') # 假设是个10分类任务

# 编译模型，指定损失函数、优化器和评估指标
model %>% compile(
  loss = 'categorical_crossentropy',
  optimizer = 'adam',
  metrics = c('accuracy')
)

# 这样就完成了一个基本的模型构建

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。