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在函数API中简化Keras LSTM模型

lstm keras functional-programming

Edamame · 技术社区 · 7 年前

我有以下使用函数API的Keras LSTM模型:

model = Sequential()
model.add(Lambda(lambda x: x,input_shape=(timestep,n_feature)))
output = model.output
output = LSTM(8)(output)
output = Dense(2)(output)

inputTensor = model.input
myModel = Model([inputTensor], output)
myModel.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='adam')

myModel.fit([trainX], trainY, epochs=100, batch_size=1, verbose=2, validation_split = 0.1)

该模型运行良好,但我认为我的体系结构中存在冗余语法。例如,Lambda层仅用于定义input\u形状,是否可以删除?上述代码是否可以简化/清理(我想继续使用函数API)?谢谢

1 回复 | 直到 7 年前

user239457 7 年前

您可以使用函数API编写模型,如下所示-

x=Input(shape=(timestep,n_feature))
model=LSTM(8)(x)
model=Dense(2)(model)

myModel=Model(x,model)

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