def C_LSTM_model(input_size): model = Sequential() model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu',input_shape=(input_size, 1))) model.add(MaxPooling1D(pool_size=2)) model.add(Dropout(0.5)) model.add(LSTM(32)) model.add(Dense(10, activation='relu')) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) return model代码讲解

这段代码定义了一个基于卷积神经网络和LSTM的分类模型。下面是代码的详细解释：

1. `Sequential()`：定义一个序列模型。

2. `Conv1D()`：添加一个1D卷积层，其中包含64个过滤器，每个过滤器的大小是3，激活函数为ReLU。输入形状是（input_size, 1），其中input_size是输入数据的长度。

3. `MaxPooling1D()`：添加一个最大池化层，池化窗口大小为2。

4. `Dropout()`：添加一个dropout层，dropout率为0.5。这可以避免过拟合。

5. `LSTM()`：添加一个LSTM层，其中有32个单元。

6. `Dense()`：添加一个全连接层，其中有10个节点，激活函数为ReLU。

7. `Dense()`：添加一个输出层，其中有1个节点，激活函数为sigmoid。这是一个二分类问题，因此输出节点只有一个。

8. 返回模型。

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def CNN_LSTM_model(input_size): model = Sequential() model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(input_size, 1))) model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu')) model.add(MaxPooling1D(pool_size=2)) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Conv1D(filters=128, kernel_size=3, activation='relu')) model.add(Conv1D(filters=128, kernel_size=3, activation='relu')) model.add(MaxPooling1D(pool_size=2)) model.add(Dropout(0.5)) model.add(Conv1D(filters=256, kernel_size=3, activation='relu')) model.add(Conv1D(filters=256, kernel_size=3, activation='relu')) model.add(MaxPooling1D(pool_size=2)) model.add(Dropout(0.5)) model.add(LSTM(64, return_sequences=True)) model.add(LSTM(32)) model.add(Dense(10, activation='relu')) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) return model改写成更适合5g异常流量数据分析的代码

可以考虑以下改进：

1. 修改模型输入形状，将原来的 `(input_size, 1)` 修改为 `(input_size, 3)`，表示每个时间步的输入特征包括当前时间步、前一时间步和后一时间步的流量数据。

2. 将最后一层的 `sigmoid` 激活函数改为 `softmax`，以便输出对不同类型异常流量的分类结果。

3. 修改模型输出层的神经元数量为 5，对应于可能的异常流量类型数目。

4. 修改损失函数为 `categorical_crossentropy`，适合多分类问题。

修改后的代码如下所示：

def CNN_LSTM_model(input_size):
    model = Sequential()
    model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(input_size, 3)))
    model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu'))
    model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))
    model.add(Dropout(0.5))
    model.add(Conv1D(filters=128, kernel_size=3, activation='relu'))
    model.add(Conv1D(filters=128, kernel_size=3, activation='relu'))
    model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))
    model.add(Dropout(0.5))
    model.add(Conv1D(filters=256, kernel_size=3, activation='relu'))
    model.add(Conv1D(filters=256, kernel_size=3, activation='relu'))
    model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))
    model.add(Dropout(0.5))
    model.add(LSTM(64, return_sequences=True))
    model.add(LSTM(32))
    model.add(Dense(10, activation='relu'))
    model.add(Dense(5, activation='softmax'))
    model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
    return model

帮我用pytorch改写：def make_generator_model(): model = tf.keras.Sequential() model.add(layers.Input(shape=(100, 12))) model.add(layers.Bidirectional(layers.LSTM(64, return_sequences=True))) model.add(layers.Conv1D(filters=128, kernel_size=16, strides=1, padding='same')) model.add(layers.LeakyReLU()) model.add(layers.Conv1D(filters=64, kernel_size=16, strides=1, padding='same')) model.add(layers.LeakyReLU()) model.add(layers.UpSampling1D(2)) model.add(layers.Conv1D(filters=32, kernel_size=16, strides=1, padding='same')) model.add(layers.LeakyReLU()) model.add(layers.Conv1D(filters=16, kernel_size=16, strides=1, padding='same')) model.add(layers.LeakyReLU()) model.add(layers.UpSampling1D(2)) model.add(layers.Conv1D(filters=1, kernel_size=16, strides=1, padding='same', activation='tanh')) model.add(layers.Permute((2, 1))) return model def make_discriminator_model(): model = tf.keras.Sequential() model.add(layers.Input(shape=(1, 400))) model.add(layers.Permute((2, 1))) model.add(layers.Conv1D(filters=32, kernel_size=16, strides=1, padding='same')) model.add(layers.LeakyReLU()) # model.add(layers.Dropout(0.4)) model.add(layers.Conv1D(filters=64, kernel_size=16, strides=1, padding='same')) model.add(layers.LeakyReLU()) model.add(layers.MaxPool1D(pool_size=2)) model.add(layers.Conv1D(filters=128, kernel_size=16, strides=1, padding='same')) model.add(layers.LeakyReLU()) # model.add(layers.Dropout(0.4)) model.add(layers.Conv1D(filters=256, kernel_size=16, strides=1, padding='same')) model.add(layers.LeakyReLU()) model.add(layers.MaxPool1D(pool_size=2)) model.add(layers.Flatten()) model.add(layers.Dense(1)) return model

以下是使用PyTorch重写的make_generator_model和make_discriminator_model函数：

import torch.nn as nn

def make_generator_model():
    model = nn.Sequential(
        nn.LSTM(12, 64, bidirectional=True, batch_first=True),
        nn.Conv1d(128, 128, kernel_size=16, stride=1, padding=8),
        nn.LeakyReLU(),
        nn.Conv1d(64, 64, kernel_size=16, stride=1, padding=8),
        nn.LeakyReLU(),
        nn.Upsample(scale_factor=2),
        nn.Conv1d(32, 32, kernel_size=16, stride=1, padding=8),
        nn.LeakyReLU(),
        nn.Conv1d(16, 16, kernel_size=16, stride=1, padding=8),
        nn.LeakyReLU(),
        nn.Upsample(scale_factor=2),
        nn.Conv1d(1, 1, kernel_size=16, stride=1, padding=8),
        nn.Tanh(),
        nn.Permute((0, 2, 1))
    )
    return model

def make_discriminator_model():
    model = nn.Sequential(
        nn.Conv1d(400, 32, kernel_size=16, stride=1, padding=8),
        nn.LeakyReLU(),
        nn.Conv1d(32, 64, kernel_size=16, stride=1, padding=8),
        nn.LeakyReLU(),
        nn.MaxPool1d(kernel_size=2),
        nn.Conv1d(64, 128, kernel_size=16, stride=1, padding=8),
        nn.LeakyReLU(),
        nn.Conv1d(128, 256, kernel_size=16, stride=1, padding=8),
        nn.LeakyReLU(),
        nn.MaxPool1d(kernel_size=2),
        nn.Flatten(),
        nn.Linear(256 * 25, 1)
    )
    return model

请注意，这里使用了PyTorch中的模块替换了TensorFlow中的模块。在PyTorch中，nn.LSTM和nn.Conv1d的默认输入格式是(batch_size, seq_len, input_size)和(batch_size, input_channels, seq_len)。另外，使用nn.Linear替换了最后的全连接层。