importtensorflowastf# 定义模型参数vocab_size=10000embedding_dim=64lstm_units=128# 定义一个简化的 LSTM 模型model=tf.keras.Sequential([# 嵌入层tf.keras.layers.Embedding(input_dim=vocab_size,output_dim=embedding_dim),# 单个 LSTM 层tf.keras.layers.LSTM(units=lstm_units),# 密集层(全连接层)tf.ke...
from keras.models import Model from keras.layers import LSTM, Activation, Dense, Dropout, Input, Embedding from keras.optimizersimport RMSprop from keras.preprocessing.text import Tokenizer from keras.preprocessing import sequence from keras.callbacks import EarlyStopping ## 设置字体 from matplotlib.font_...
batch_size =32 model =Sequential()model.add(Embedding(2500, embed_dim,input_length = X.shape[1], dropout =0.2))model.add(LSTM(lstm_out, dropout_U =0.2, dropout_W =0.2))model.add(Dense(2,activation='softmax'))model.compile(loss ='categorical_crossentropy', optimizer='adam',metric...
model=Sequential()model.add(LSTM(5,input_shape=(2,1),return_sequences=True))model.add(LSTM(5))model.add(Dense(1)) 将顺序模型视为一个管道,最终输入原始数据,并在另一个数据中显示预测。 这是Keras 中的有用容器,因为传统上与图层关联的关注点也可以拆分并添加为单独的图层,清楚地显示它们在数据从...
model.fit(X_train,Y_train,batch_size=batch_size,nb_epoch=1,verbose=5) 在仅仅 1 个 epoch 之后,我就得到了 86% 的准确率,而这只是在一个小型数据集(包括所有行业)上运行。 下一步的工作: 1. 我们可以过滤特定的行业(如餐厅),并使用 LSTM 做情感分析。
from keras.models import load_modelfilename = "weights-improvement-303-0.2749_wonderland.hdf5"model = load_model(filename)model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])# 用相同的数据训练模型model.fit(X, y, epochs=300, batch_size=2048, callbacks=...
model.add(TimeDistributed(...)) model.add(LSTM(...)) model.add(Dense(...)) 表8.2 CNN LSTM模型的LSTM部分的例子 我们有这个模型的两个部分了,让我们将它们放在一起吧! CNN LSTM模型 我们可以在Keras中定义一个CNN LSTM模型的层,将它们包含在TimeDistributed层中,然后定义LSTM以及输出层。我们有两个方法...
return LSTM_model def LSTM_stateful(): LSTM_input = Input(batch_shape = (10,None,128)) h1 = LSTM(units=128, return_sequences=True,implementation = 2,recurrent_activation = 'hard_sigmoid',use_bias = False,stateful = True,return_state = True)(LSTM_input) ...
这里,我在 Yelp 开放数据集(https://www.yelp.com/dataset)上使用 Keras 和 LSTM 执行情感分析任务。 下面是数据示例。 数据集 我使用 Tokenizer 将文本进行向量化,在限制 Tokenizer 仅仅使用前 2500 个常用词之后,把文本转换成整数序列。我使用 pad_sequences 将生成的整数序列转换成 2 维的 numpy 数组。
from sklearn.model_selection import train_test_split from keras.preprocessing.text import Tokenizer from keras.layers import Input from keras.layers.merge import Concatenate from keras.layers import Bidirectional import pandas as pd import numpy as np ...