Hang123_
2020-04-24 23:35
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关于LSTM模型提取数据特征

define model

model = Sequential()
model.add(LSTM(128, activation='relu', input_shape=(timesteps,n_features), return_sequences=True))
model.add(LSTM(64, activation='relu', return_sequences=False))
model.add(RepeatVector(timesteps))
model.add(LSTM(64, activation='relu', return_sequences=True))
model.add(LSTM(128, activation='relu', return_sequences=True))
model.add(TimeDistributed(Dense(n_features)))
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')
model.summary()

代码如上,我需要提取一段语音序列的特征,我的理解是需要得到编码后的结果,也就是model.add(LSTM(64, activation='relu', return_sequences=False))的这一模型的输出作为特征,那么我应该怎样用代码实现这个特征输出呢?

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1条回答 默认 最新

  • blownewbee 2020-04-25 14:44
    已采纳

    用fit训练,用predict预测
    ---------------------------
    本来还想多说几句的,一看之前的回答都没有采纳。当我白说

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