多维度lstm Python

以下是一个多维度 LSTM 的 Python 代码示例：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense

# 生成数据集
data = np.random.random((1000, 5))
target = np.random.randint(0, 2, (1000, 1))

# 将数据集转换成多维度时间序列
data = np.reshape(data, (1000, 1, 5))

# 定义 LSTM 模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(64, input_shape=(1, 5), return_sequences=True))
model.add(LSTM(32))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

# 编译模型
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(data, target, epochs=10, batch_size=32)

# 预测新数据
new_data = np.random.random((10, 5))
new_data = np.reshape(new_data, (10, 1, 5))
predictions = model.predict(new_data)

这个例子中，我们首先生成一个具有 5 个特征值的数据集，然后将其转换为多维度时间序列，其中时间步长为 1。接着定义了一个简单的 LSTM 模型，包含两个 LSTM 层和一个输出层。最后，使用编译后的模型训练数据集，并用它来预测新数据。