Question

我在Keras中获得了LSTM的权重，并将其设置为CSV。我在Matlab2016b中使用权重。如何解决？

我做了一些使用重量的功能：

function pred = fcn(u1, u2, u3, u4, u5,Wi,Wf, Wc, Wo,Ui, Uf, Uc, Uo, bi, bf, bc, bo,denw,denb)
    %#codegen
    A = [u1; u2; u3; u4; u5];
    ht_1=zeros(6,1);
    Ct_1=zeros(6,1);
    ip = Wi*A+Ui*ht_1+bi;
    fg = Wf*A+Uf*ht_1+bf;
    Ch = Wc*A+Uc*ht_1+bc;
    op = Wo*A+Uo*ht_1+bo;

    for i=1:64
        for j=1:6
            i_t = 1/(1+exp(ip(j)));
            f_t = 1/(1+exp(fg(j)));
            C_hat = tanh(Ch(j));
            o_t = 1/(1+exp(op(j)));
            C_t = f_t*Ct_1+i_t*C_hat;
            h_t = o_t*tanh(C_t);
        end
        Ct_1=C_t;
        ht_1=h_t;
    end
    h_t=ht_1;
    pred= transpose(h_t)*denw+denb;

设置：

LSTM节点数为6。
序列长度是64。
我将输入数量设置为5.，这是时间序列数据。所以我认为数据输入（5,1）。
Wi，Wf，Wc，Wo是尺寸（6,5）。
Ui，Uf，Uc，Uo是尺寸（6,6）。
bi，bf，bc，bo是尺寸（6,1）。
denw，denb是输出节点的权重和偏差。

该代码正确吗？我很困惑。

如何在Matlab中使用“ Keras中的预训练体重”？

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