import tensorflow as tf from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import Dense from tensorflow.keras.layers import LSTM from tensorflow.keras.optimizers import Adam # 载入数据 mnist = tf.keras.datasets.mnist (x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data() x_train, x_test = x_train / 255.0, x_test / 255.0 print(x_train.shape, y_train.shape) # 创建模型 # y_train = tf.keras.utils.to_categorical(y_train,num_classes=10) # y_test = tf.keras.utils.to_categorical(y_test,num_classes=10) # 数据长度-一行有28个像素 input_size = 28 # 序列长度-一共有28行 time_steps = 28 # 隐藏层cell个数 cell_size = 50 # 创建模型 model = Sequential() # 循环神经网络 model.add(LSTM( units = cell_size, # 输出 input_shape = (time_steps,input_size), #输入 )) # 输出层 model.add(Dense(10,activation='softmax')) # 定义优化器 adam = Adam(lr=1e-3) # 定义优化器，loss function，训练过程中计算准确率 model.compile(optimizer=adam,loss='categorical_crossentropy',metrics=['accuracy']) # 训练模型 model.fit(x_train,y_train,batch_size=64,epochs=10) # 评估模型 loss,accuracy = model.evaluate(x_test,y_test) print('test loss',loss) print('test accuracy',accuracy)

这是一个使用Keras框架搭建的LSTM模型，用于对MNIST数据集进行分类。主要的步骤包括：

1. 载入数据集

2. 创建模型，其中包括一个LSTM层和一个输出层

3. 定义优化器、损失函数和评估指标

4. 训练模型

5. 评估模型

具体来说，这个模型使用了一个LSTM层，用于处理序列数据。输入数据是28行28列的图像数据，LSTM层的输入形状为(28, 28)。隐层单元数为50，输出层使用softmax激活函数输出10个类别的概率。

在模型编译时，使用了Adam优化器和交叉熵损失函数，同时计算了准确率来评估模型性能。

在训练时，采用了64个样本作为一个batch，训练10个epoch。

最后，使用测试集评估模型的性能，输出了测试集上的损失和准确率。

相关问题

from keras.models import Sequential from keras.layers import LSTM, Dense

这段代码使用 Keras 深度学习库来建立一个序列模型，其中包含一个 LSTM 层和一个全连接层（Dense）。LSTM 是一种适用于序列数据的循环神经网络，它可以在处理一些时序数据时比标准的前馈神经网络更有效。Dense 层是一个全连接层，它将 LSTM 层的输出映射到最终的输出。

具体而言，这段代码创建了一个 Sequential 模型，它是一个简单的线性堆叠模型，我们可以将一些层逐个添加到其中。第一层是 LSTM 层，它需要指定输入的形状（在本例中是一个时序数据的形状）。第二层是一个全连接层（Dense），它将 LSTM 层的输出映射到最终的输出。

from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense, LSTM

这是导入 Keras 库中的 Sequential 和 Dense, LSTM 模块，用于搭建神经网络模型。其中 Sequential 是一个序列模型，可以将各种神经网络层按顺序堆叠起来，形成一个模型。而 Dense 和 LSTM 是两种不同的神经网络层，Dense 是常用的全连接层，LSTM 是长短时记忆网络层。