一、先看一个Example
1、描述,输入为一个字母,输出为这个字母的下一个顺序字母
- A->B
- B->C
- C->D
2、Code
import numpy from keras.models import Sequential from keras.layers import Dense from keras.layers import LSTM from keras.utils import np_utils # 固定每次的随机数都是相同的 numpy.random.seed(7) # define the raw dataset alphabet = "ABCDEFGHIJKLMNOPQRSTUVWXYZ" # create mapping of characters to integers (0-25) and the reverse char_to_int = dict((c, i) for i, c in enumerate(alphabet)) int_to_char = dict((i, c) for i, c in enumerate(alphabet)) # prepare the dataset of input to output pairs encoded as integers seq_length = 1 dataX = [] dataY = [] for i in range(0, len(alphabet) - seq_length, 1): seq_in = alphabet[i:i + seq_length] seq_out = alphabet[i + seq_length] dataX.append([char_to_int[char] for char in seq_in]) dataY.append(char_to_int[seq_out]) print(seq_in, '->', seq_out) # reshape X to be [samples, time steps, features] X = numpy.reshape(dataX, (len(dataX), seq_length, 1)) # normalize X = X / float(len(alphabet)) print(X.shape[0], X.shape[1], X.shape[2]) # one hot encode the output variable y = np_utils.to_categorical(dataY) # create and fit the model model = Sequential() model.add(LSTM(32, input_shape=(X.shape[1], X.shape[2]))) model.add(Dense(y.shape[1], activation='softmax')) model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) model.fit(X, y, nb_epoch=500, batch_size=1, verbose=2) scores = model.evaluate(X, y, verbose=0) print("Model Accuracy: %.2f%%" % (scores[1] * 100))
二、Keras中的LSTM
1、Keras中的LSTM被reshape成的形状[samples, time steps, features]。time steps就是所谓的时间序列步骤。上述例子中,句子实际上是多个时间步骤,一个特征而并非一个时间步骤,多个特征。
看上述的这行代码
X = numpy.reshape(dataX, (len(dataX), seq_length, 1))
- Samples:这是dataX的长度,或者数据集的大小
- Time steps:这个和RNN的time steps等价。如果你的网络想有60个字母的记忆,那么这里面的数字就写上60
- Features:这个是每个time steps的特征数量。如果正在处理图片的话,那么这个就是一个图片像素的个数。在这里每个time step就是一个feature
2、X = numpy.reshape(dataX, (len(dataX), 3, 1)) and X = numpy.reshape(dataX, (len(dataX), 1, 3))对LSTM最终结果有什么影响呢?
- (len(dataX), 3, 1) 会使LSTM迭代3次,体现了循环神经网路的特点
- (len(dataX), 1, 3) 会使得LSTM只迭代一次,对与循环神经网络这毫无意义,根本就没有使用到LS的特性
也可以理解TimeSteps就是unfold的意思,就是tensorflow中的NUM_STEPS的意思。
Features其实就是输入的纬度,也就是特征,一个纬度一个特征。