如何建立一个keras模型

Question

作为一个完整的初学者，我对如何堆叠 keras 层感到困惑，而 keras doc 没有帮助。我有一个包含浮点值的列表列表，所以我输入的形状是(51,80,1)，其中我的 final_list 中有 51 个列表，每个列表都包含 80 个浮点值。我想用它来预测，我在另一个列表中有标签。

我有 3 个输出类。我想创建一个这样的 RNN 模型：

Layer               output_shape 
Input                (51,80,1)
GRU                  (51,100,1)
Dense                (51,100,1)
GRU                  (51,100)
LR                   (51,3)

到目前为止，我已经这样做了：

model = Sequential()
model.add(Dense(51,input_shape=(win_size,1)))
model.add(GRU(100))
model.add(Dense(100, activation='relu'))

有人可以帮忙学习一下吗？

Answer 1

您的目标网络设计似乎不是从密集层开始的，而是从 GRU 开始的，所以我将其删除。结果代码模仿规范：

model = Sequential()
model.add(GRU(units=100, input_shape=[80, 1]))
model.add(Dense(units=100, activation='relu'))
model.add(Reshape([100, 1]))
model.add(GRU(units=100))
model.add(Dense(units=3))
model.add(Activation('softmax'))

请注意，您不需要在模型中硬编码 51，因为它是您的批量大小并且不会影响模型架构。