hidden1 = Bidirectional(LSTM(int(neure1), return_sequences=True, activation='tanh', recurrent_activation='sigmoid', kernel_initializer='lecun_normal'))(inputdep)

时间: 2024-01-14 07:02:53 浏览: 139
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基于pytorch的bert-bilstm-crf中文命名实体识别

这是一个使用Keras框架实现的双向LSTM层，其中包含一个输入层(inputdep)。该层的输出将被传递给下一层。该层有一个输入参数neure1，它指定了LSTM单元的数量。return_sequences=True的设置表示该层将返回完整的输出序列而不是仅返回最后一个输出。该层使用tanh激活函数和sigmoid循环激活函数，并使用lecun_normal初始化器对内核进行初始化。最后，该层的输出被保存在名为hidden1的变量中。
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如何修改为seq2seq : input_data1 = Input(shape=(time_steps1, input_dim1)) # 添加卷积层， 增大卷积大小 conv1d_1 = Conv1D(filters=64, kernel_size=5, activation='relu')(input_data1) # 添加多头self-attention机制 context1 = multi_head_attention(conv1d_1,5) # 通过增加层数和隐藏单元的数量，可以增加模型的复杂度和表现能力，但也可能导致过拟合问题 lstm1 = Bidirectional(LSTM(128, return_sequences=True))(context1) # 加入双向LSTM层 lstm1 = Bidirectional(LSTM(64, return_sequences=True))(lstm1) lstm1 = Bidirectional(LSTM(32, return_sequences=True))(lstm1) lstm1 = BatchNormalization()(lstm1) #lstm1 = LSTM(128, return_sequences=True)(context_dim2) # 加入LSTM层 lstm_out1 = Dense(64, activation='relu')(lstm1) lstm_out1 = Dense(32, activation='tanh')(lstm_out1) lstm_out1 = Dense(16, activation='softmax')(lstm_out1)

decoder_lstm1 = Bidirectional(LSTM(128, return_sequences=True)) decoder_lstm2 = Bidirectional(LSTM(64, return_sequences=True)) decoder_lstm3 = Bidirectional(LSTM(32, return_sequences=True)) decoder_bn...

模型主要用到 lstm2 = Bidirectional(LSTM(64, return_sequences=True))(lstm2) lstm2 = Bidirectional(LSTM(32, return_sequences=True))(lstm2) ， 如果用GPU训练，需要改什么，怎么改

如果你想在 GPU 上训练模型，你需要确保你已经安装了适当的 CUDA 和 cuDNN 库，并且你的 TensorFlow 版本支持 GPU 计算。如果你的环境已经满足这些要求，那么你只需要在创建模型时指定 tensorflow.keras.backend....

请看看这个代码如何改进 ： input_data1 = Input(shape=(time_steps1, input_dim1)) #lstm1 = input_data1 # 添加卷积层 conv1d_1 = Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu')(input_data1) # 对于维的注意力机制 #attention_mul1 = attention_3d_block(conv1d_1, 'dim_reduction1' ,'attention_vec1' ) #attention_mul1 = Dense(64, activation='relu')(attention_mul1) context1 = multi_head_attention(conv1d_1,5) # 通过增加层数和隐藏单元的数量，可以增加模型的复杂度和表现能力，但也可能导致过拟合问题 lstm1 = Bidirectional(LSTM(128, return_sequences=True))(context1) # 加入双向LSTM层 lstm1 = Bidirectional(LSTM(64, return_sequences=True))(lstm1) lstm1 = Bidirectional(LSTM(32, return_sequences=True))(lstm1) #lstm1 = LSTM(128, return_sequences=True)(context_dim2) # 加入LSTM层 lstm_out1 = Dense(64, activation='relu')(lstm1) lstm_out1 = Dense(32, activation='tanh')(lstm_out1) lstm_out1 = Dense(16, activation='softmax')(lstm_out1)

从代码中可以看出，您正在构建一个深度神经网络模型，其中包括卷积神经网络层、多头注意力机制层、双向LSTM层以及多个全连接层。根据您的需求和数据集的特点，可能需要对模型进行一些调整和改进。 以下是一些可能的...

mix=Add()([x2,x3]) mix=Bidirectional(LSTM(109,return_sequences=True,activation='sigmoid'))(mix) mix=Dense(109,activation='sigmoid')(mix)

- 第二行代码定义了一个双向LSTM层，其中的参数return_sequences=True表示输出序列的每个时间步都会有输出，而activation='sigmoid'则表示激活函数使用sigmoid函数。 - 第三行代码定义了一个全连接层，将LSTM层的...

你的意思是加入多层 lstm1 = Bidirectional(LSTM(128, return_sequences=True))(context1) 吗 ？

lstm1 = Bidirectional(LSTM(128, return_sequences=True))(context1) lstm2 = Bidirectional(LSTM(64, return_sequences=True))(lstm1) lstm3 = Bidirectional(LSTM(32))(lstm2) 这里使用了三层BILSTM，其中第...

output = Bidirectional(GRU(64, return_sequences=True))(output) output = Bidirectional(GRU(64, return_sequences=True))(output) time_last = tf.transpose(output, [0, 2, 1]) att_1 = Dense(time_step, activation='tanh')(time_last) att_2 = Dense(time_step, activation='softmax', use_bias=False)(att_1) time_att = Multiply()([time_last, att_2]) out = tf.reduce_sum(time_att, axis=-1)是什么意思

这里的64是GRU层的输出维度，return_sequences=True表示输出一个序列而不是一个单独的向量。 第二行代码同样使用了一个双向GRU层，并将其输出作为下一层的输入。这里也是输出一个序列。 第三行代码将输出转置，...

class my_LSTM(torch.nn.Module): def __init__(self, lstm_inputsize, lstm_hiddensize, lstm_layers, lstm_dropout): super(my_LSTM, self).__init__() self.lstm_inputsize = lstm_inputsize self.lstm_hiddensize = lstm_hiddensize self.lstm_layers = lstm_layers self.lstm_dropout = lstm_dropout self.setup_layers() def setup_layers(self): self.lstm = torch.nn.LSTM( input_size = self.lstm_inputsize, hidden_size = self.lstm_hiddensize, num_layers = self.lstm_layers, batch_first=True, dropout=(0 if self.lstm_layers == 1 else self.lstm_dropout), bidirectional=False ) def forward(self, input): out, (h_n, c_n) = self.lstm(input) return out[:, -1, :]

该模型的输入大小为lstm_inputsize，隐藏状态大小为lstm_hiddensize，LSTM的层数为lstm_layers。该模型还使用了dropout来减少过拟合。在setup_layers函数中，该模型设置了一个LSTM层。在forward函数中，它将输入...

def cnn_lstm_attention_model(n_input, n_out, n_features): inputs = Input(shape=(n_input, n_features)) x = Conv1D(filters=64, kernel_size=1, activation='relu')(inputs) # , padding = 'same' x = Dropout(0.3)(x) lstm_out = Bidirectional(LSTM(128, return_sequences=True))(x) lstm_out = Dropout(0.3)(lstm_out) attention_mul = attention_block(lstm_out, n_input) attention_mul = Flatten()(attention_mul)#扁平层，变为一维数据 output = Dense(n_out, activation='sigmoid')(attention_mul) model = Model(inputs=[inputs], outputs=output) model.summary() model.compile(loss="mse", optimizer='adam') return model 什莫意思

这段代码是一个深度学习模型的定义，用于创建一个具有卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）和注意力机制的模型。以下是对每个部分的解释： - 输入层：定义输入的形状，包括时间步长（n_input）和特征数量...

这个是单步模型定义部分，看看改为多步，还需要修改什么 ： concat = concatenate([lstm_out1,lstm_out2]) conv_out = Conv1D(filters=64, kernel_size=5, activation='relu')(concat) # 添加一个卷积层 # 添加MaxPooling1D池化层, 是否加这层,需要测试，适合于强烈的局部特征 #conv_out = MaxPooling1D(pool_size=2)(conv_out) conv_out = Dropout(0.2)(conv_out) # 添加Dropout层 # 增加一个TimeDistributed层，以便对每个时间步进行相同的处理 td = TimeDistributed(Dense(128, activation='relu'))(conv_out) td = TimeDistributed(Dropout(0.2))(td) #lstm_out = LSTM(64, return_sequences=False)(td) # 加入LSTM层 lstm_out = Bidirectional(LSTM(64, return_sequences=False))(td)

lstm_out = Bidirectional(LSTM(64, return_sequences=True))(td) res1 = TimeDistributed(Dense(1))(lstm_out) # 输出 6 个时间步的价格预测 需要注意的是，以上示例代码仅供参考，具体实现可能因实际情况而异...

def setup_layers(self): self.lstm = torch.nn.LSTM( input_size = self.lstm_inputsize, hidden_size = self.lstm_hiddensize, num_layers = self.lstm_layers, batch_first=True, dropout=(0 if self.lstm_layers == 1 else self.lstm_dropout), bidirectional=False )

需要注意的是，这段代码构建的是单向LSTM，如果需要构建双向LSTM，需要将bidirectional参数设置为True，如下所示： python self.lstm = torch.nn.LSTM( input_size=self.lstm_inputsize, hidden_size=self....

concat = concatenate([lstm_out1,lstm_out2]) # 定义模型 output = Dense(units=5)(concat) #model = Model(inputs=[input_data1, input_data2], outputs=output) #model = Model(inputs=[input_data1,input_data2], outputs=concat) embedding = Embedding(input_dim=10000, output_dim=300, mask_zero=True)(output) bidirectional = Bidirectional(LSTM(units=32, return_sequences=True))(embedding) dense1 = Dense(units=32)(bidirectional) dense2 = Dense(units=5)(dense1) 中embedding现在是dim4输出，如何改为dim 是3

根据你提供的代码，我可以看到你的模型使用了两个 LSTM 层，然后连接起来，形成了一个 dim 为 3 的张量。然后你将这个张量输入到一个全连接层中，得到了一个 dim 为 2 的张量，然后再将它输入到 Embedding 层中，...

看看这个结构算不算seq2seq : concat = concatenate([lstm_out1,lstm_out2]) conv_out = Conv1D(filters=64, kernel_size=5, activation='relu')(concat) # 添加一个卷积层 # 添加MaxPooling1D池化层, 是否加这层,需要测试，适合于强烈的局部特征 #conv_out = MaxPooling1D(pool_size=2)(conv_out) conv_out = Dropout(0.2)(conv_out) # 添加Dropout层 # 增加一个TimeDistributed层，以便对每个时间步进行相同的处理 td = TimeDistributed(Dense(128, activation='relu'))(conv_out) td = TimeDistributed(Dropout(0.2))(td) #lstm_out = LSTM(64, return_sequences=False)(td) # 加入LSTM层 lstm_out = Bidirectional(LSTM(64, return_sequences=False))(td) # 替换为Bidirectional层 # 在LSTM层之后添加Dense层和BatchNormalization层 """ BatchNormalization可以进一步提高模型的稳定性并加速收敛。BatchNormalization通过标准化每个特征的均值和 方差，可以使得模型更加鲁棒，同时也能够防止梯度消失和梯度爆炸问题。因此，即使数据已经规范化了， 仍然建议在模型中使用BatchNormalization。 Batch Normalization不会增加模型的参数数量，但是会增加模型的计算量 """ lstm_out = BatchNormalization()(lstm_out) lstm_out = Dense(32, activation='relu')(lstm_out) lstm_out = BatchNormalization()(lstm_out) lstm_out = Dense(16, activation='tanh')(lstm_out) res1 = Dense(trainY1.shape[1])(lstm_out)

而这个结构中只有一个 LSTM 层和一个双向 LSTM 层，没有明显的编码器和解码器的区分，因此不符合 Seq2seq 模型的结构。 这个结构可以看作是一个深度学习的回归模型，将历史时间序列数据作为输入，预测下一个时间步...

import tensorflow as tf import numpy as np from keras import Model from keras.layers import * from sklearn.model_selection import train_test_split in_flow= np.load("X_in_30od.npy") out_flow= np.load("X_out_30od.npy") c1 = np.load("X_30od.npy") D1 = np.load("Y_30od.npy") input_od=Input(shape=(5,109,109)) x1=Reshape((5,109,109,1),input_shape=(5,109,109))(input_od) x1=ConvLSTM2D(filters=64,kernel_size=(3,3),activation='relu',padding='same',input_shape=(5,109,109,1))(x1) x1=Dropout(0.2)(x1) x1=Dense(1)(x1) x1=Reshape((109,109))(x1) input_inflow=Input(shape=(5,109)) x2=Permute((2,1))(input_inflow) x2=LSTM(109,return_sequences=True,activation='sigmoid')(x2) x2=Dense(109,activation='sigmoid')(x2) x2=tf.multiply(x1,x2) x2=Dense(109,activation='sigmoid')(x2) input_inflow2=Input(shape=(5,109)) x3=Permute([2,1])(input_inflow2) x3=LSTM(109,return_sequences=True,activation='sigmoid')(x3) x3=Dense(109,activation='sigmoid')(x3) x3 = Reshape((109, 109))(x3) x3=tf.multiply(x1,x3) x3=Dense(109,activation='sigmoid')(x3) mix=Add()([x2,x3]) mix=Bidirectional(LSTM(109,return_sequences=True,activation='sigmoid'))(mix) mix=Dense(109,activation='sigmoid')(mix) model= Model(inputs=[input_od,input_inflow,input_inflow2],outputs=[mix]) model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error') 数据划分及其归一化，模型的训练和预测输出

首先，你需要将数据划分为训练集和测试集，并进行归一化处理。可以使用 sklearn 中的 train_test_split 函数将数据集分为训练集和测试集，然后对数据进行归一化处理。 python from sklearn.preprocessing import...

下述代码缺少什么import tensorflow as tf import numpy as np from keras import Model in_flow= np.load("X_in_30od.npy") out_flow= np.load("X_out_30od.npy") c1 = np.load("X_30od.npy") D1 = np.load("Y_30od.npy") print(train_in_flow.shape) print(val_in_flow.shape) print(test_in_flow.shape) from keras.layers import * input_od=Input(shape=(5,109,109)) x1=Reshape((5,109,109,1),input_shape=(5,109,109))(input_od) x1=ConvLSTM2D(filters=64,kernel_size=(3,3),activation='relu',padding='same',input_shape=(5,109,109,1))(x1) x1=Dropout(0.2)(x1) x1=Dense(1)(x1) x1=Reshape((109,109))(x1) input_inflow=Input(shape=(5,109)) x2=Permute((2,1))(input_inflow) x2=LSTM(109,return_sequences=True,activation='sigmoid')(x2) x2=Dense(109,activation='sigmoid')(x2) x2=tf.multiply(x1,x2) x2=Dense(109,activation='sigmoid')(x2) input_inflow2=Input(shape=(5,109)) x3=Permute([2,1])(input_inflow2) x3=LSTM(109,return_sequences=True,activation='sigmoid')(x3) x3=Dense(109,activation='sigmoid')(x3) x3 = Reshape((109, 109))(x3) x3=tf.multiply(x1,x3) x3=Dense(109,activation='sigmoid')(x3) mix=Add()([x2,x3]) mix=Bidirectional(LSTM(109,return_sequences=True,activation='sigmoid'))(mix) mix=Dense(109,activation='sigmoid')(mix) model= Model(inputs=[input_od,input_inflow,input_inflow2],outputs=[mix]) model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error')

The code is missing the ...from keras.layers import Input, ConvLSTM2D, Dropout, Dense, Permute, LSTM, Multiply, Reshape, Add, Bidirectional These are necessary for defining the model architecture.

origin_input = Input(shape=(time_step, features)) # 模型输入 time_step*(N+1),N为分解所得分量数 cominput = origin_input[:, :, 1:] # 分解所得分量构成的序列 time_step*N output = concatenate( [Conv1D(kernel_size=3, filters=64, activation='relu', padding='same')(tf.expand_dims(cominput[:, :, ts], axis=-1)) for ts in range(features-1)], axis=-1) output = Dense(64, activation='relu')(output) # 拼接所得结果经全连接层进行降维&转换 res = Conv1D(kernel_size=1, filters=64, activation='relu')(tf.expand_dims(origin_input[:, :, 0], axis=-1)) output = concatenate((output, res), axis=-1) output = Bidirectional(GRU(64, return_sequences=True))(output) output = Bidirectional(GRU(64, return_sequences=True))(output) time_last = tf.transpose(output, [0, 2, 1]) att_1 = Dense(time_step, activation='tanh')(time_last) att_2 = Dense(time_step, activation='softmax', use_bias=False)(att_1) time_att = Multiply()([time_last, att_2]) out = tf.reduce_sum(time_att, axis=-1) output = Dense(1, activation='sigmoid')(out) model = Model(inputs=origin_input, outputs=output, name='proposed_model') opt = tf.keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.001) model.compile(loss=losses.mse, optimizer=opt) model.summary() lr_reducer = ReduceLROnPlateau(factor=0.5, patience=5) callbacks = [lr_reducer] model.fit(x_train_scaled, y_train_scaled, epochs=100, batch_size=512, validation_split=0.1, callbacks=callbacks)

上述代码中第一个cnn的输入是 tf.expand_dims(cominput[:, :, ts], axis=-1)，其中 cominput 是分解所得分量构成的序列，ts 是一个循环变量，表示分量的索引，axis=-1 表示在最后一个维度上添加一个新的维度...
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