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) res2 = Dense(trainY2.shape[1])(lstm_out) 追加了一个输出,写法正确吗
时间: 2024-03-20 19:41:45 浏览: 20
根据您提供的代码,您追加了一个输出,但没有说明这个输出的用途和意义。如果这个输出是有意义的,并且您想要将其加入到模型的输出中,那么您可以仿照之前的代码,使用Dense层来定义这个输出,然后将其加入到模型的输出中。代码如下所示:
```python
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)
res2 = Dense(trainY2.shape[1])(lstm_out)
res3 = Dense(trainY3.shape[1])(lstm_out) # 这里添加了一个新的输出
model = Model(inputs=[input_data1, input_data2], outputs=[res1, res2, res3]) # 将新的输出加入到模型的输出中
return model
```
需要注意的是,您需要根据新的输出的尺寸修改Dense层的输出维度,并且在模型的输出中添加新的输出。
相关问题
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) 这样可以吗,输出6个时间步的价格预测
这段代码可以实现对单个时间步的价格预测,但对于多个时间步的价格预测,需要进行一些修改。可以使用一个包含多个 Dense 层的堆叠来实现多步输出。例如,可以添加以下代码片段来堆叠 Dense 层:
```
# 添加多个 Dense 层以实现多步输出
lstm_out = Dense(64, activation='relu')(lstm_out)
lstm_out = Dense(32, activation='relu')(lstm_out)
lstm_out = Dense(16, activation='tanh')(lstm_out)
res1 = Dense(6)(lstm_out) # 输出 6 个时间步的价格预测
```
这样修改后,模型就可以输出 6 个时间步的价格预测了。同时需要注意调整损失函数和训练数据的格式,以考虑多个时间步的预测误差和目标值。
如果添加卷积,如何修改下面code: concat = concatenate([lstm_out1,lstm_out2]) # 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'))(concat) td = TimeDistributed(Dropout(0.2))(td) lstm_out = LSTM(64, return_sequences=False)(td) # 加入LSTM层 lstm_out = Dense(32, activation='relu')(lstm_out) lstm_out = Dense(16, activation='tanh')(lstm_out)
如果要添加卷积层,可以在LSTM层之前插入一个卷积层,代码修改如下:
```
conv_out = Conv1D(filters=32, kernel_size=3, activation='relu')(concat) # 添加一个卷积层
conv_out = Dropout(0.2)(conv_out) # 添加Dropout层
td = TimeDistributed(Dense(128, activation='relu'))(conv_out)
td = TimeDistributed(Dropout(0.2))(td)
lstm_out = LSTM(64, return_sequences=False)(td)
lstm_out = Dense(32, activation='relu')(lstm_out)
lstm_out = Dense(16, activation='tanh')(lstm_out)
```
这里使用了一个1D卷积层,采用了32个卷积核和大小为3的卷积核。注意,卷积层的输出需要经过Dropout层进行正则化处理,以防止过拟合。其余部分保持不变即可。
当然,具体的卷积层参数设置也需要根据数据情况进行调整和优化,这里只是提供一个示例。
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