我试图用RNN进行时间序列预测,但是在'input_shape' of keras.layers.SimpleRNN中不断发生错误,首先,下面是代码。y_train.shape) model = keras.models.Sequential([ 浏览0提问于2021-08-22得票数1 回答已采纳 1回答 simpleRNN输入/输出形状 、 mse', metrics=['accuracy']) model.summary() 然后,我用具有形...
最后是Predict的部分 predictions = []input = x[:, 0, :]for _ in range(x.shape[1]):input = input.view(1, 1, 1)(pred, h0) = model(input, h0)input = predpredictions.append(pred.detach().numpy().ravel()[0]) 假设x的shape是[b, seq, 1],经过x...
8. model=Sequential() 9. model.add( LSTM(hidenfeatrue,input_shape=(time_step,featrue))) 10. model.summary() 输出是: 1. ___ 2. Layer (type) Output Shape Param # 3. === 4. lstm_8 (LSTM) (None, 10
搭建神经网络 model=Sequential()model.add(SimpleRNN(32,input_shape=(None,20),activation='relu'))model.summary() keras中SimpleRNN 默认的激活函数为tanh,这里为了方便对比,采用relu激活函数。keras中输入的形式一般为[batch_size,timestep,num],在上述代码中,20代表的是num 。time_step是未知的None,...
simpleRnn = keras.layers.LSTM(batch_input_shape=(None, TIME_STEPS, INPUT_SIZE), unroll=True, units=CELL_SIZE)(x) 1. 2. 其中最主要的参数有3个,分别是 INPUT_SIZE 是输入的维度 TIME_STEPS 是输入的个数 CELL_SIZE 是输出的维度 1.
Layer (type) Input Shape Output Shape Param # === Embedding-1 [[1, 200]] [1, 200, 16] 82,384 Flatten-1 [[1, 200, 16]] [1, 3200] 0 Linear-1 [[1, 3200]] [1, 2] 6,402 === Total params: 88,786
input_shape=(SEQLEN, nb_chars), unroll=True)) model.add(Dense(nb_chars)) model.add(Activation("softmax")) model.compile(loss="categorical_crossentropy", optimizer="rmsprop") 5. 模型的训练和测试 我们分批训练模型,每一步都测试输出
importtensorflowastfx=tf.keras.layers.Input(shape=(None,2))x1=tf.keras.layers.SimpleRNN(units=3,return_sequences=True,name='x1')(x)x2=tf.keras.layers.SimpleRNN(units=1,return_sequences=False,name='x2')(x1)y=tf.keras.layers.Dense(units=1,name='x3')(x2)regressor=tf.keras.Model(i...
from keras.models import Sequential from keras.layers import SimpleRNN, Dense model = Sequential() model.add(SimpleRNN(units=64, input_shape=(10, 32))) model.add(Dense(1, activation='sigmoid')) model.summary() 参考链接 Keras官方文档 - SimpleRNN ...
model.add(SimpleRNN(20, input_shape=(seq_length, input_dim))) model.add(Dense(1)) #编译模型 model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam') #训练模型 model.fit(X, y, epochs=200, verbose=0) #使用模型进行预测 #假设我们有一个新的时间序列数据new_data,并且我们想要预测下一个...