model = Sequential() #建立模型 ---> 19 model.add(Dense(input_dim=6, output_dim=12)) 20 model.add(Activation('relu')) #用relu函数作为激活函数,能够大幅提供准确度 21 model.add(Dense(input_dim=12, output_dim=1)) TypeError: __init__() missing 1 required positional argument: 'units'
时间: 2024-02-22 15:58:42 浏览: 29
这段代码存在问题,需要将output_dim改为units,即:
```
model = Sequential() #建立模型
model.add(Dense(units=12, input_dim=6))
model.add(Activation('relu')) #用relu函数作为激活函数,能够大幅提供准确度
model.add(Dense(units=1))
```
这里使用的是Keras库,其中Dense层表示全连接层,units参数表示该层的输出维度,input_dim参数表示该层的输入维度,Activation层表示激活函数层。在你的代码中,output_dim应该改为units。
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concat = concatenate([lstm_out1,lstm_out2]) model = Model(inputs=[input_data1,input_data2], outputs=concat) # 添加其他层 #model = Model(inputs=[input_data1, input_data2], outputs=concat) model.add(keras.layers.Embedding(input_dim=10000, output_dim=300, mask_zero=True)) model.add(keras.layers.Bidirectional(keras.layers.LSTM(units=32, return_sequences=True))) #model.add(SeqSelfAttention(attention_activation='sigmoid')) model.add(keras.layers.Dense(units=32)) model.add(keras.layers.Dense(units=5)) # 添加多步预测输出层 return model 产生如下错误 : File D:\lstnet_keras-master\lstm\LSTNet_Interface_a391.py:281 in LSTNetAttention model.add(keras.layers.Embedding(input_dim=10000, output_dim=300, mask_zero=True)) AttributeError: 'Model' object has no attribute 'add'
根据错误信息,您在添加其他层时,使用了已经编译过的 `Model` 对象,而不是新的 `Sequential` 对象。因此,您需要将 `Model` 对象替换为 `Sequential` 对象,然后再添加其他层。您可以尝试以下代码:
```
from keras.models import Sequential
from keras.layers import concatenate, Embedding, Bidirectional, LSTM, Dense
def LSTNetAttention():
# 定义第一个输入
input_data1 = Input(shape=(None,), dtype="int32")
lstm_out1 = Bidirectional(LSTM(units=32, return_sequences=True))(input_data1)
# 定义第二个输入
input_data2 = Input(shape=(None,), dtype="int32")
lstm_out2 = Bidirectional(LSTM(units=32, return_sequences=True))(input_data2)
# 合并两个LSTM层的输出
concat = concatenate([lstm_out1,lstm_out2])
# 定义模型
model = Sequential()
model.add(Embedding(input_dim=10000, output_dim=300, mask_zero=True))
model.add(Bidirectional(LSTM(units=32, return_sequences=True)))
#model.add(SeqSelfAttention(attention_activation='sigmoid'))
model.add(Dense(units=32))
model.add(Dense(units=5))
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
# 返回模型
return model
```
这个函数使用了 `Sequential` 对象来定义模型。在这个对象上,您可以使用 `.add()` 方法添加其他层。此外,该函数还包含了编译模型的步骤,您可以根据自己的需要更改优化器和损失函数。
import pandas as pd #地方财政收入神经网络预测模型 inputfile='../tmp/new_reg_data_GM11.xls' outputfile='../tmp/new_reg_data_GM11_revenue.xls' modelfile='../tmp/1-net.model' data=pd.read_excel(inputfile) feature=['x1','x2','x3','x4','x5','x6','x7','x8','x9','x10','x11','x13']#特征所在列 data_train=data.loc[range(1994,2014)].copy()#取2014年前的建模数据 data_mean=data_train.mean() data_std=data_train.std() data_train=(data_train-data_mean)/data_std#数据标准化 x_train=data_train[feature].as_matrix()#特征数据 y_train=data_train['y'].as_matrix()#标签数据 from keras.models import Sequential from keras.layers.core import Dense,Activation model=Sequential()#建立模型 model.add(Dense(input_dim=12,output_dim=12)) model.add(Activation('relu'))#激活函数 model.add(Dense(input_dim=12,output_dim=1)) model.compile(loss='mean_squared_error',optimizer='adam')#编译模型,目标函数是均方差 model.fit(x_train,y_train,nb_epoch=10000,batch_size=16)#训练模型 model.save_weights(modelfile)#保存模型 #预测并还原结果 x=((data[feature]-data_mean[feature])/data_std[feature]).as_matrix() data[u'y_pred'] = model.predict(x) * data_std['y'] + data_mean['y'] data.to_excel(outputfile) #画出预测图 import matplotlib.pyplot as plt p=data[['y','y_pred']].plot(subplots=True,style=['b-o','r-*']) plt.show()
这段代码是一个使用神经网络模型进行地方财政收入预测的例子。首先从Excel文件中读入数据,并选取其中的特征列和标签列构成训练数据,然后对训练数据进行标准化处理。接着使用Keras建立神经网络模型,包括输入层、隐藏层和输出层,其中隐藏层使用了ReLU激活函数。然后对模型进行编译,使用均方差作为目标函数,使用Adam优化器进行训练。训练完成后,将模型保存到文件中。最后对所有数据进行预测,并将预测结果还原到原始数据范围内,将预测结果写入Excel文件中,并画出预测图。
需要注意的是,这段代码中的一些函数已经过时,例如`as_matrix()`和`nb_epoch`,建议使用更新的函数代替。同时,这段代码并没有对模型进行评估,可以考虑增加评估的步骤。