注意力机制加GRU进行时序预测代码
时间: 2023-05-19 07:04:31 浏览: 79
以下是一个使用注意力机制和GRU进行时序预测的代码示例:
```python
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Input, Dense, GRU, Concatenate, Dot
from tensorflow.keras.models import Model
# 定义输入
input_seq = Input(shape=(None, 1))
output_seq = Input(shape=(None, 1))
# 定义GRU层
gru = GRU(units=64, return_sequences=True)
# 编码器
encoder_out, encoder_state = gru(input_seq)
# 解码器
decoder_out, _ = gru(output_seq, initial_state=encoder_state)
# 注意力机制
attention = Dot(axes=[2, 2])([decoder_out, encoder_out])
attention = tf.keras.layers.Activation('softmax')(attention)
context = Dot(axes=[2, 1])([attention, encoder_out])
decoder_combined_context = Concatenate(axis=-1)([context, decoder_out])
# 输出层
output = Dense(units=1, activation='linear')(decoder_combined_context)
# 定义模型
model = Model(inputs=[input_seq, output_seq], outputs=[output])
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
```
希望这个代码示例能够帮助你进行时序预测的任务。