lstm实战

https://www.leiphone.com/news/201705/llCMyHDMQey8I94F.html    lstm实战例子

http://dl.dataguru.cn/article-11192-1.html   lstm例子

### LSTM 实战教程与示例代码 以下是关于如何使用 Keras 进行 LSTM 的实际应用案例以及相应的 Python 示例代码: #### 使用 Keras 构建 LSTM 模型 通过构建一个简单的序列预测模型来展示 LSTM 的基本功能。此例子假设我们有一个时间序列数据集,目标是对未来值进行预测。 ```python import numpy as np from tensorflow.keras.models import Sequential from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense # 创建虚拟的时间序列数据 def create_dataset(data, time_step=1): dataX, dataY = [], [] for i in range(len(data)-time_step-1): a = data[i:(i+time_step), 0] dataX.append(a) dataY.append(data[i + time_step, 0]) return np.array(dataX), np.array(dataY) # 假设这是我们的原始时间序列数据 data = np.sin(np.linspace(0, 50, 100)).reshape(-1, 1) # 数据预处理 time_step = 10 X, y = create_dataset(data, time_step=time_step) X = X.reshape(X.shape[0], X.shape[1], 1) # 调整形状以适应LSTM输入需求 # 定义LSTM模型 model = Sequential() model.add(LSTM(units=50, activation='relu', input_shape=(time_step, 1))) model.add(Dense(units=1)) model.compile(optimizer='adam', loss='mean_squared_error') # 训练模型 model.fit(X, y, epochs=200, batch_size=32, verbose=0) # 测试模型性能 test_input = data[-time_step:].reshape((1, time_step, 1)) # 取最后几个点作为测试输入 predicted_value = model.predict(test_input, verbose=0) print(f"Predicted next value: {predicted_value}") ``` 上述代码展示了如何利用 Keras 中的 `Sequential` API 来定义并训练一个简单的时间序列预测模型[^1]。该模型接受过去若干时刻的数据作为输入,并尝试预测下一时刻的数值。 #### PyTorch 下实现 LSTM 如果更倾向于使用 PyTorch,则可以按照如下方式创建自定义 LSTM 层次结构: ```python import torch import torch.nn as nn class LSTMModel(nn.Module): def __init__(self, input_dim, hidden_dim, layer_dim, output_dim): super(LSTMModel, self).__init__() self.hidden_dim = hidden_dim self.layer_dim = layer_dim self.lstm = nn.LSTM(input_dim, hidden_dim, layer_dim, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_dim, output_dim) def forward(self, x): h0 = torch.zeros(self.layer_dim, x.size(0), self.hidden_dim).requires_grad_() c0 = torch.zeros(self.layer_dim, x.size(0), self.hidden_dim).requires_grad_() out, (hn, cn) = self.lstm(x, (h0.detach(), c0.detach())) out = self.fc(out[:, -1, :]) return out # 初始化模型参数 input_dim = 1 hidden_dim = 100 layer_dim = 2 output_dim = 1 model = LSTMModel(input_dim=input_dim, hidden_dim=hidden_dim, layer_dim=layer_dim, output_dim=output_dim) criterion = nn.MSELoss() # 设置损失函数 optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01) # 准备一些模拟数据用于训练 seq_length = 10 train_data = torch.tensor([[np.sin(i / 10)] for i in range(seq_length)], dtype=torch.float32) labels = torch.tensor([np.sin((i + seq_length) / 10) for i in range(train_data.size()[0])], dtype=torch.float32) for epoch in range(100): # 简单迭代次数设置 optimizer.zero_grad() outputs = model(train_data.unsqueeze(dim=0)) loss = criterion(outputs.squeeze(), labels) loss.backward() optimizer.step() print("Final Loss:", loss.item()) ``` 这段代码演示了如何在 PyTorch 中手动搭建一个带有两层隐藏状态的 LSTM 结构,并对其进行基础优化过程[^2]。 ---
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