LSTM姿态识别代码

LSTM是一种循环神经网络，可以用于序列数据的建模和预测。在姿态识别中，我们可以使用LSTM来学习人体运动的序列数据，并预测人体的姿态。以下是一个简单的Python LSTM姿态识别代码示例：

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

# 准备数据
X_train = np.random.random((1000, 10, 3))
y_train = np.random.randint(0, 2, (1000, 1))

# 构建模型
model = Sequential()
model.add(LSTM(32, input_shape=(10, 3)))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

# 预测新数据
X_test = np.random.random((1, 10, 3))
y_pred = model.predict(X_test)
print(y_pred)

在这个示例中，我们使用了Keras库来构建LSTM模型。首先，我们准备了1000个长度为10的序列数据作为训练数据，每个序列有3个特征。我们还准备了1000个标签，每个标签是0或1。然后，我们构建了一个包含一个LSTM层和一个全连接层的模型，并编译了模型。最后，我们使用训练数据训练模型，并使用一个长度为10的新序列数据进行预测。