model.add((LSTM(100, activation='relu'), input_shape=(train_X.shape[1], train_X.shape[2])))
时间: 2024-03-06 11:51:39 浏览: 47
你的代码中语法错误可能是由于 `model.add()` 函数中传递的参数格式不正确导致的。`model.add()` 函数中只能传递一个层对象,但是你的代码中传递了两个对象,分别是 `LSTM` 层和 `input_shape`。
你可以尝试将 `input_shape` 参数移动到 `LSTM` 层的构造函数中,如下所示:
```python
model.add(LSTM(units=100, activation='relu', input_shape=(train_X.shape[1], train_X.shape[2])))
```
这样就可以正确地将 `input_shape` 参数传递给 `LSTM` 层,并将其作为该层的第一个参数。
相关问题
model.add(LSTM(units=32, activation='relu', return_sequences=True, input_shape=(X_train.shape[1],X_train.shape[2])))代表什么
这行代码是在使用 Keras 搭建 LSTM 模型时添加一个 LSTM 层,其中:
- `units=32` 表示 LSTM 层中有 32 个 LSTM 单元。
- `activation='relu'` 表示激活函数使用 ReLU。
- `return_sequences=True` 表示返回下一个 LSTM 层的输出序列,以便在多层 LSTM 模型中使用。
- `input_shape=(X_train.shape[1],X_train.shape[2])` 表示输入数据的形状,其中 `X_train` 为训练数据,`X_train.shape[1]` 为序列长度,`X_train.shape[2]` 为每个时间步的特征数。这行代码表示输入数据为一个 3D 张量,第一维表示序列长度,第二维表示时间步,第三维表示每个时间步的特征数。
def create_LSTM_model(): # instantiate the model model = Sequential() model.add(Input(shape=(X_train.shape[1], X_train.shape[2]))) X_train = X_train.reshape((X_train.shape[0], n_steps, 1, n_length, n_features)) # cnn1d Layers model.add(ConvLSTM2D(filters=64, kernel_size=(1,3), activation='relu', input_shape=(n_steps, 1, n_length, n_features))) model.add(Flatten()) model.add(RepeatVector(n_outputs)) model.add(MaxPooling1D()) # 添加lstm层 model.add(LSTM(64, activation = 'relu', return_sequences=True)) model.add(Dropout(0.5)) #添加注意力层 model.add(LSTM(64, activation = 'relu', return_sequences=False)) # 添加dropout model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(128)) # 输出层 model.add(Dense(1, name='Output')) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='mse', metrics=['mae']) return model # lstm network model = create_LSTM_model() # summary print(model.summary())修改该代码,解决UnboundLocalError: local variable 'X_train' referenced before assignment问题
在函数中,我们应该在使用变量 `X_train` 之前先对其进行赋值。因此,我们需要将 `X_train = X_train.reshape((X_train.shape[0], n_steps, 1, n_length, n_features))` 这一行代码的位置提前,放在 `model.add(Input(shape=(X_train.shape[1], X_train.shape[2])))` 的前面即可解决问题。修改后的代码如下:
```
def create_LSTM_model():
# instantiate the model
model = Sequential()
X_train = X_train.reshape((X_train.shape[0], n_steps, 1, n_length, n_features))
model.add(Input(shape=(X_train.shape[1], X_train.shape[2])))
# cnn1d Layers
model.add(ConvLSTM2D(filters=64, kernel_size=(1,3), activation='relu',
input_shape=(n_steps, 1, n_length, n_features)))
model.add(Flatten())
model.add(RepeatVector(n_outputs))
model.add(MaxPooling1D())
# 添加lstm层
model.add(LSTM(64, activation='relu', return_sequences=True))
model.add(Dropout(0.5))
#添加注意力层
model.add(LSTM(64, activation='relu', return_sequences=False))
# 添加dropout
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(128))
# 输出层
model.add(Dense(1, name='Output'))
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mse', metrics=['mae'])
return model
# lstm network
model = create_LSTM_model()
# summary
print(model.summary())
```
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