def net(model, n_layers, hidden_units, output_units, net_type='GRU'): if net_type=='GRU': for i in range(n_layers): model.add(GRU(units=hidden_units, return_sequences=True, name=f'GRU_{i + 1}')) else: for i in range(n_layers): model.add(LSTM(units=hidden_units, return_sequences=True, name=f'LSTM_{i + 1}')) model.add(Dense(units=output_units, activation='sigmoid', name='OUT')) return model
时间: 2024-02-14 17:26:51 浏览: 25
这段代码定义了一个名为net的函数,用于构建一个具有多层GRU或LSTM的神经网络模型。
函数接受以下参数:
- model:Keras模型对象,用于构建神经网络模型。
- n_layers:整数,指定网络中GRU或LSTM层的数量。
- hidden_units:整数,指定每个GRU或LSTM层中的隐藏单元数量。
- output_units:整数,指定输出层中的单元数量。
- net_type:字符串,指定RNN类型,默认为'GRU',可选值为'GRU'或'LSTM'。
如果net_type等于'GRU',则会通过循环添加n_layers个GRU层到模型中,每个GRU层具有指定数量的隐藏单元,并且设置return_sequences=True以保持输出序列。
如果net_type等于'LSTM',则会通过循环添加n_layers个LSTM层到模型中,每个LSTM层具有指定数量的隐藏单元,并且同样设置return_sequences=True。
之后,通过model.add方法添加一个具有output_units个单元的密集连接(Dense)输出层,并使用'sigmoid'作为激活函数。
最后,返回构建好的模型对象。
你可以使用这个net函数来创建一个包含多层GRU或LSTM的神经网络模型,并根据需要进行调整。
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class Discriminator(Model): def __init__(self, hidden_dim, net_type='GRU'): self.hidden_dim = hidden_dim self.net_type=net_type def build(self, input_shape): model = Sequential(name='Discriminator') model = net(model, n_layers=3, hidden_units=self.hidden_dim, output_units=1, net_type=self.net_type) return model
这段代码定义了一个名为Discriminator的类,继承自Keras的Model类。Discriminator类用于构建一个判别器模型,其中包含多层GRU或LSTM。
Discriminator类具有以下方法和属性:
- __init__方法:初始化方法,接受hidden_dim和net_type两个参数。hidden_dim指定隐藏单元的数量,net_type指定RNN类型,默认为'GRU'。
- build方法:构建方法,接受input_shape作为参数。在该方法中,创建一个名为model的Sequential模型对象,并通过调用net函数构建多层GRU或LSTM模型。n_layers参数设置为3,hidden_units设置为self.hidden_dim,output_units设置为1(因为判别器的输出是一个标量),net_type设置为self.net_type。最后返回构建好的模型对象。
通过创建Discriminator类的实例,你可以使用build方法来构建一个判别器模型,该模型包含多层GRU或LSTM,并且隐藏单元的数量由hidden_dim指定。net_type参数可选,默认为'GRU'。你可以根据需要进行调整。
class Generator(Model): def __init__(self, hidden_dim, net_type='GRU'): self.hidden_dim = hidden_dim self.net_type = net_type def build(self, input_shape): model = Sequential(name='Generator') model = net(model, n_layers=3, hidden_units=self.hidden_dim, output_units=self.hidden_dim, net_type=self.net_type) return model
这段代码定义了一个名为Generator的类,继承自Keras的Model类。Generator类用于构建一个生成器模型,其中包含多层GRU或LSTM。
Generator类具有以下方法和属性:
- __init__方法:初始化方法,接受hidden_dim和net_type两个参数。hidden_dim指定隐藏单元的数量,net_type指定RNN类型,默认为'GRU'。
- build方法:构建方法,接受input_shape作为参数。在该方法中,创建一个名为model的Sequential模型对象,并通过调用net函数构建多层GRU或LSTM模型。n_layers参数设置为3,hidden_units和output_units都设置为hidden_dim,net_type设置为self.net_type。最后返回构建好的模型对象。
通过创建Generator类的实例,你可以使用build方法来构建一个生成器模型,该模型包含多层GRU或LSTM,并且隐藏单元的数量由hidden_dim指定。net_type参数可选,默认为'GRU'。你可以根据需要进行调整。