LSTM设置批大小为32
时间: 2024-03-01 16:50:04 浏览: 28
好的,你可以在Keras的LSTM模型中设置batch_size参数为32,示例代码如下:
```
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'))
model_LSTM.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
model_LSTM.fit(X_train, Y_train, batch_size=32, epochs=10, validation_data=(X_test, Y_test))
```
在这段代码中,LSTM模型的batch_size被设置为32,epochs被设置为10,这意味着模型会在训练集上迭代10次,每次迭代使用32个样本。同时,模型还使用了验证集进行验证。
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