循环神经网络--Keras 例程lmdb_lstm.py理解

1、官网下载后,直接运行lmdb_lstm.py。但是下载的速度很慢。

解决办法: 在Ubuntu16.04系统下,首先下载imdb.npz数据集(百度网盘下载地址),只需将 imdb.npz放在 ~/.keras/datasets/ 目录下即可。

在命令窗口进入imdb.npz数据集当前下载目录,然后输入:

sudo mkdir ~/.keras/datasets/
sudo cp imdb.npz ~/.keras/datasets/

运行例程,即可跳过下载数据过程。

2、程序分析

# -*- coding: utf-8 -*-

# 加载 Keras 模型相关的 Python 模块
import numpy as np
np.random.seed(1337)  # for reproducibility

from keras.preprocessing 
这段代码是使用Keras建立一个LSTM模型的示例。具体来说,模型包括三个LSTM层和一个全连接层。其中,第一个LSTM层的输出数据会作为第二个LSTM层的输入数据,第二个LSTM层的输出数据会作为第三个LSTM层的输入数据。最后一个全连接层的输出数据是模型的预测结果。下面是对这段代码的解释: ``` model_LSTM = keras.models.Sequential() # 创建一个序列模型 model_LSTM.add(keras.layers.LSTM(units=64, input_shape=(time_steps, input_dim), return_sequences=True)) # 添加一个LSTM层,包含64个神经元,输入数据的形状为(time_steps, input_dim),且输出数据也是一个序列 model_LSTM.add(keras.layers.Dropout(rate=0.2)) # 添加一个dropout层,用于防止过拟合 model_LSTM.add(keras.layers.LSTM(units=32, return_sequences=True)) # 添加第二个LSTM层,包含32个神经元,且输出数据也是一个序列 model_LSTM.add(keras.layers.Dropout(rate=0.2)) # 再次添加一个dropout层 model_LSTM.add(keras.layers.LSTM(units=16)) # 添加第三个LSTM层,包含16个神经元,此时输出数据是一个向量 model_LSTM.add(keras.layers.Dropout(rate=0.2)) # 再次添加一个dropout层 model_LSTM.add(keras.layers.Dense(units=output_dim, activation='softmax')) # 添加一个全连接层,输出数据的维度为output_dim,激活函数为softmax ``` 在这个模型中,LSTM层的作用是对序列数据进行处理,dropout层的作用是为了防止过拟合,全连接层的作用是将LSTM层输出的数据转换为预测结果。
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