Question

我在Python中使用LSTM。为了训练LSTM，我需要告诉LSTM什么是依赖变量，什么是独立变量。我的因变量的形状为（4432，1），我的3D独立变量数组（lstm_ivs）的形状为（4432，14，1800）。

4432个单个视频，1800帧（时间步长）和14个独立变量。单视频4432个，因变量1个（展示）。

如何拆分数据进行培训？ LSTM如何理解哪个因变量属于相应的独立变量（不要忘了1800个时间步长）？

到目前为止，这是我的代码：

lstm_shape = 10
main_shape = 16
drop = 0.2
learn = 0.95
rho = 0.95
epochs = 100
batch_size = 64
opt = optimizers.Adadelta(learning_rate=learn, rho=rho)
loss_weight = 0.8
es = EarlyStopping(monitor='val_main_output_loss', mode='min', verbose=1, patience=10)
es = EarlyStopping(monitor='main_output_loss', mode='min', verbose=1, patience=4)

model = Sequential()
model.add(LSTM(lstm_ivs.shape[0], activation='relu', input_shape=(lstm_ivs.shape[1], lstm_ivs.shape[2]),return_sequences=False))
model.add(Dense(1))
model.add(Dropout(drop))
model.add(Dense(lstm_shape,activation = 'relu'))
model.add(Dropout(drop))
model.add(Dense(lstm_shape,activation = 'relu'))
model.add(Dropout(0.2))
model.compile(optimizer = opt, loss='mean_squared_error')
print(model.summary())

因此模型运行良好，但我不知道如何开始训练。

希望您能帮助我。

最佳凯

Answer 1

我不知道如何开始训练。

要训练模型，您应该调用model.fit()方法。

然后，一旦经过培训，您就可以使用model.predict()预测新值。

Here是文档，您可以在其中阅读有关参数的信息，以准确了解应如何传递数据。

LSTM-准备培训数据

1 个答案: