序列模型是 Keras 中一种非常灵活和强大的模型类型，常用于处理序列数据，如时间序列、文本数据等。以下是一些关于如何开始使用序列模型的基础知识。

序列模型简介

序列模型是一种神经网络架构，它将输入序列映射到输出序列。在 Keras 中，序列模型通常使用 Sequential 类来构建。

创建序列模型

要创建一个序列模型，首先需要导入 Keras 库，并定义一个 Sequential 对象。

from keras.models import Sequential

model = Sequential()

添加层

在序列模型中，你可以通过调用 model.add() 方法添加层。以下是一些常用的层：

  • Dense：全连接层
  • Conv1D：一维卷积层
  • LSTM：长短期记忆层
  • GRU：门控循环单元层

例如，以下代码创建了一个包含一个全连接层和一个 LSTM 层的序列模型：

model.add(Dense(64, activation='relu', input_shape=(timesteps, features)))
model.add(LSTM(100))

编译模型

在训练模型之前，需要对其进行编译。编译模型时，需要指定损失函数、优化器和评估指标。

model.compile(optimizer='adam', loss='mse', metrics=['accuracy'])

训练模型

使用 model.fit() 方法训练模型，需要提供输入数据、标签和训练参数。

model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=32)

评估模型

使用 model.evaluate() 方法评估模型，需要提供测试数据。

model.evaluate(x_test, y_test)

扩展阅读

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神经网络结构