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attention_lstm代码
阅读量:799 次
发布时间:2023-04-16

本文共 1815 字,大约阅读时间需要 6 分钟。

import tensorflow as tf
def attention_3d_block(inputs, TIME_STEPS, SINGLE_ATTENTION_VECTOR):
# 输入形状为(batch_size, time_steps, input_dim)
input_dim = int(inputs.shape[2])
# 调整输入形状以适应注意力机制
a = tf.keras.layers.Permute((2, 1))(inputs)
a = tf.keras.layers.Reshape((input_dim, TIME_STEPS))(a)
# 生成时间步的注意力权重
a = tf.keras.layers.Dense(TIME_STEPS, activation='softmax')(a)
if SINGLE_ATTENTION_VECTOR:
# 将注意力权重降维为单个向量
a = tf.keras.layers.Lambda(lambda x: tf.keras.backend.mean(x, axis=1), name='dim_reduction')(a)
a = tf.keras.layers.RepeatVector(input_dim)(a)
# 调整注意力向量形状以便与输入相乘
a_probs = tf.keras.layers.Permute((2, 1), name='attention_vec')(a)
# 计算最终的注意力权重乘积
output_attention_mul = tf.keras.layers.Multiply()([inputs, a_probs])
return output_attention_mul
def attention_lstm(TIME_STEPS, INPUT_DIM, lstm_units=32):
# 清除前一个模型的变量,避免内存溢出
tf.keras.backend.clear_session()
# 输入定义,形状为(batch_size, time_steps, input_dim)
inputs = tf.keras.Input(shape=(TIME_STEPS, INPUT_DIM,))
# 前向传播
x = tf.keras.layers.LSTM(lstm_units, return_sequences=True, dropout=0.5)(inputs)
x = tf.keras.layers.LSTM(lstm_units, return_sequences=True)(x)
# 应用注意力机制
attention_mul = attention_3d_block(x, TIME_STEPS, 1)
# 后向传播
lstm_out = tf.keras.layers.LSTM(lstm_units, recurrent_regularizer=tf.keras.regularizers.l2())(attention_mul)
# 将输出展平成向量
attention_mul = tf.keras.layers.Flatten()(lstm_out)
# 最终输出层
output = tf.keras.layers.Dense(1)(attention_mul)
# 创建模型
model = tf.keras.Model(inputs=[inputs], outputs=output)
return model

以上代码定义了两个TensorFlow模型:

  • attention_3d_block:用于计算多时间步的注意力权重,支持单向和多向注意力机制
  • attention_lstm:结合LSTM模型和注意力机制的时间序列预测模型
  • 代码结构清晰,注释详细,适合用于时间序列预测任务。通过LSTM和注意力机制组合,能够有效捕捉序列数据中的时序特征和关联信息。

    转载地址:http://acgfk.baihongyu.com/

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