register( id='exit-v0', entry_point='highway_env.envs:ExitEnv', )

I'm sorry, as an AI language model, I do not have the necessary context to determine what this code refers to. Can you please provide more information or context about this code snippet?

相关问题

请把下面单步预测改变多步预测 ： 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) res = Dense(trainY.shape[1])(lstm_out) #highway 使用Dense模拟AR自回归过程，为预测添加线性成份，同时使输出可以响应输入的尺度变化。 highway_window = config.highway_window #截取近3个窗口的时间维 保留了所有的输入维度 z = Lambda(lambda k: k[:, -highway_window:, :])(input_data1) z = Lambda(lambda k: K.permute_dimensions(k, (0, 2, 1)))(z) z = Lambda(lambda k: K.reshape(k, (-1, highway_window*trainX1.shape[2])))(z) z = Dense(trainY.shape[1])(z) """ highway_window = config.highway_window z = input1[:, -highway_window:, :] z = Flatten()(K.permute_dimensions(z, (0, 2, 1))) z = Dense(trainY.shape[1])(z) """ res = add([res,z]) res = Activation('sigmoid')(res) model = Model(inputs=[input_data1,input_data2], outputs=res) return model

修改后的代码如下：

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=True)(td) # 加入LSTM层，并设置return_sequences=True，以便进行多步预测
lstm_out = Dense(32, activation='relu')(lstm_out)
lstm_out = Dense(16, activation='tanh')(lstm_out)
res = Dense(trainY.shape[1])(lstm_out)

#highway  使用Dense模拟AR自回归过程，为预测添加线性成份，同时使输出可以响应输入的尺度变化。     
highway_window = config.highway_window
# 截取近3个窗口的时间维 保留了所有的输入维度          
z = Lambda(lambda k: k[:, -highway_window:, :])(input_data1)
z = Lambda(lambda k: K.permute_dimensions(k, (0, 2, 1)))(z)
z = Lambda(lambda k: K.reshape(k, (-1, highway_window*trainX1.shape[2])))(z)
z = Dense(trainY.shape[1])(z)

# 多步预测
for i in range(config.num_steps-1):
    z = concatenate([z, res]) # 把上一步的预测结果作为输入
    z = Dense(trainY.shape[1])(z)
    res = add([res, z])
    
res = Activation('sigmoid')(res)
model = Model(inputs=[input_data1, input_data2], outputs=res)
return model

主要修改的部分是在加入LSTM层后，将return_sequences设置为True，以便进行多步预测。然后，在高速公路网络的部分，我们使用一个for循环来进行多步预测。在每个时间步，我们将上一步的预测结果与输入连接起来，并使用Dense层进行预测。最后，我们将所有预测结果相加，并使用sigmoid激活函数进行输出。

具体到我的模型，请看看怎样修改： lstm_out = Dense(16, activation='tanh')(lstm_out) res = Dense(trainY.shape[1])(lstm_out) #highway 使用Dense模拟AR自回归过程，为预测添加线性成份，同时使输出可以响应输入的尺度变化。 highway_window = config.highway_window #截取近3个窗口的时间维 保留了所有的输入维度 z = Lambda(lambda k: k[:, -highway_window:, :])(input_data1) z = Lambda(lambda k: K.permute_dimensions(k, (0, 2, 1)))(z) z = Lambda(lambda k: K.reshape(k, (-1, highway_window*trainX1.shape[2])))(z) z = Dense(trainY.shape[1])(z) res = add([res,z]) res = Activation('sigmoid')(res) model = Model(inputs=[input_data1,input_data2], outputs=res)

根据你提供的代码，如果需要将模型改为多维输出模型，需要按照以下步骤进行修改：

1. 定义多个输出层：根据你的代码，模型只有一个输出层，即`Dense(trainY.shape[1])`，需要根据你的任务需求，定义多个输出层，比如可以新增一个输出层用于预测其他特征。

2. 定义每个输出层对应的损失函数：对于每个输出层，需要定义相应的损失函数，比如可以使用交叉熵损失函数或均方误差损失函数。

3. 将所有损失函数组合成一个总的损失函数：可以使用加权求和的方式将所有损失函数组合成一个总的损失函数，其中不同输出的损失函数可以赋予不同的权重。

下面是一个可能的修改方案，供参考：

input_data1 = Input(shape=(config.input_length, config.input_dim1))
input_data2 = Input(shape=(config.input_length, config.input_dim2))
lstm_out = LSTM(64, return_sequences=True)(input_data1)
lstm_out = Dense(16, activation='tanh')(lstm_out)

# 定义第一个输出层及相应的损失函数
output1 = Dense(trainY.shape[1], activation='sigmoid', name='output1')(lstm_out)
loss1 = 'binary_crossentropy'

# 新增第二个输出层及相应的损失函数
highway_window = config.highway_window
z = Lambda(lambda k: k[:, -highway_window:, :])(input_data1)
z = Lambda(lambda k: K.permute_dimensions(k, (0, 2, 1)))(z)
z = Lambda(lambda k: K.reshape(k, (-1, highway_window*trainX1.shape[2])))(z)
output2 = Dense(trainY.shape[2], activation='softmax', name='output2')(z)
loss2 = 'categorical_crossentropy'

# 将所有损失函数组合成一个总的损失函数
loss_weights = {'output1': 1.0, 'output2': 0.5} # 每个输出对应的权重
losses = {'output1': loss1, 'output2': loss2}
model.compile(optimizer='adam', loss=losses, loss_weights=loss_weights)

# 定义模型
model = Model(inputs=[input_data1, input_data2], outputs=[output1, output2])

在上述代码中，我们新增了一个名为`output2`的输出层，并使用`softmax`激活函数进行处理，同时定义了相应的损失函数`categorical_crossentropy`。最后，我们使用`compile()`方法将所有损失函数组合成一个总的损失函数，并指定了每个输出对应的权重。然后，我们定义模型时将所有输出层作为输出，并将它们包装成一个列表`[output1, output2]`。这样就可以将模型改为多维输出模型。