def build_model(max_features, maxlen): """Build LSTM model""" model = Sequential() model.add(Embedding(max_features, 128, input_length=maxlen)) model.add(LSTM(128)) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(1)) model.add(Activation('sigmoid')) # model.add(tf.keras.layers.BatchNormalization()) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='rmsprop') return model这个模型的字典为valid_chars = {x:idx+1 for idx, x in enumerate(set(''.join(X)))} max_features = len(valid_chars) + 1 maxlen = np.max([len(x) for x in X])怎么实现get_config，用model.save

您可以使用 `get_config()` 方法从此模型中获得其配置信息。另外，您也可以使用 `model.save(filepath)` 将整个模型保存到文件中，然后使用 `load_model(filepath)` 从文件中加载模型。以下是使用 `get_config()` 和 `model.save()` 方法的示例代码：

# 获取模型配置信息
model_config = build_model(max_features, maxlen).get_config()

# 保存模型到文件
model = build_model(max_features, maxlen)
model.save('my_model.h5')

# 从文件中加载模型，并获取其配置信息
loaded_model = tf.keras.models.load_model('my_model.h5')
loaded_model_config = loaded_model.get_config()

请注意，`model.save()` 方法将保存整个模型，包括其权重、结构和优化器状态。如果您仅需要保存模型的配置，您可以使用 `model.to_json()` 方法将模型结构保存到 JSON 格式的字符串中，而不是保存到文件中。然后，您可以使用 `tf.keras.models.model_from_json()` 方法从 JSON 字符串中加载模型结构。

相关问题

def build_model(max_features, maxlen): """Build LSTM model""" model = Sequential() model.add(Embedding(max_features, 128, input_length=maxlen)) model.add(LSTM(128)) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(1)) model.add(Activation('sigmoid')) # model.add(tf.keras.layers.BatchNormalization()) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='rmsprop') return model这个模型重写 get_config()

好的，以下是重新实现的模型代码，其中包括了重写 `get_config()` 方法：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Embedding, LSTM, Dropout, Dense, Activation

class LSTMModel(Sequential):
    def __init__(self, max_features, maxlen, **kwargs):
        super(LSTMModel, self).__init__(**kwargs)
        self.max_features = max_features
        self.maxlen = maxlen

        self.add(Embedding(max_features, 128, input_length=maxlen))
        self.add(LSTM(128))
        self.add(Dropout(0.5))
        self.add(Dense(1))
        self.add(Activation('sigmoid'))

        self.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='rmsprop')

    def get_config(self):
        config = super(LSTMModel, self).get_config()
        config.update({'max_features': self.max_features,
                       'maxlen': self.maxlen})
        return config

在这个例子中，我们继承了 `Sequential` 类，并实现了 `__init__()` 方法和 `get_config()` 方法。在 `__init__()` 方法中，我们按照原始模型的结构构建了模型，并编译了模型。在 `get_config()` 方法中，我们返回了一个字典，其中包含了模型的配置信息。

需要注意的是，因为 `Sequential` 类已经实现了 `get_config()` 方法，所以我们可以直接调用父类的 `get_config()` 方法，并将自定义的配置信息添加到返回的字典中。

希望这个回答能够解决你的问题。

def build_model(max_features=1, maxlen=65): """Build LSTM model""" model = Sequential() model.add(Embedding(max_features, 128, input_length=maxlen)) model.add(LSTM(128)) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(1)) model.add(Activation('sigmoid')) # model.add(tf.keras.layers.BatchNormalization()) model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='rmsprop') return model def data(Domain): valid_chars = pickle.load(open('dictionary.plk','rb')) Domain = [[valid_chars[y] for y in x] for x in Domain] Domain = sequence.pad_sequences(Domain, maxlen=64) return Domain def run(Domain): Domains=data(Domain) model = build_model() model = model.load_weights('Mymodel.h5') predictions = model.predict(Domains) return predictions if __name__ == "__main__": print(run('baidu.com')) # Run with 1 to make it fast

在 `run` 函数中，使用 `model.load_weights` 方法加载模型权重时，不需要重新定义 `model`，直接使用之前定义的 `model` 即可。修改后的代码如下：

def run(Domain):
    Domains=data(Domain)
    model = build_model()
    model.load_weights('Mymodel.h5')
    predictions = model.predict(Domains)
    return predictions

此外，`run` 函数的参数需要传入一个列表或数组，因为 `data` 函数返回的是一个二维数组。修改后的代码如下：

if __name__ == "__main__":
    print(run(['baidu.com'])) # 注意需要传入一个列表或数组

另外，`build_model` 函数中的 `maxlen` 参数为 65，而在 `data` 函数中使用的是 64。需要保持一致。