长短期记忆（LSTM）系列_LSTM的数据准备（1）——如何重塑Keras中长短期内存网络的输入数据

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https://github.com/yangwohenmai/LSTM/tree/master/%E9%95%BF%E7%9F%AD%E6%9C%9F%E8%AE%B0%E5%BF%86(LSTM)/LSTM%E7%9A%84%E6%95%B0%E6%8D%AE%E5%87%86%E5%A4%87/%E9%87%8D%E5%A1%91Keras%E4%B8%AD%E9%95%BF%E7%9F%AD%E6%9C%9F%E5%86%85%E5%AD%98%E7%BD%91%E7%BB%9C%E7%9A%84%E8%BE%93%E5%85%A5%E6%95%B0%E6%8D%AE

LSTM输入层

LSTM输入层由网络的第一个隐藏层上的“ input_shape ”参数指定。

这会让初学者感到困惑。

例如，下面是具有一个隐藏的LSTM层和一个密集输出层的网络的示例。

model = Sequential()

model.add(LSTM(32))

model.add(Dense(1))

每个LSTM层的输入必须是三维的。在此示例中，LSTM()层必须指定输入的形状。

这个输入的三个维度是：

• 样品。一个序列是一个样本。批次由一个或多个样品组成。
• 时间步骤。一个步骤是样品中的一个观察点。
• 特征。一个特征是在一个时间步骤的一个观察。

这意味着输入层在拟合模型和进行预测时需要3D数据数组，即使数组的特定维度包含单个值，例如一个样本或一个特征。

定义LSTM网络的输入层时，网络假定您有一个或多个样本，并要求您指定时间步数和要素数。您可以通过为“ input_shape ”参数指定元组来完成此操作。

例如，下面的模型定义了一个输入层，该输入层需要1个或更多样本，50个时间步长和2个特征。

model = Sequential()

model.add(LSTM(32, input_shape=(50, 2)))

model.add(Dense(1))

 

现在我们知道了如何定义LSTM输入层以及3D输入的期望，让我们看看如何为LSTM准备数据的一些示例。

单输入样本的LSTM示例

考虑具有多个时间步长和一个特征的一个序列的情况。

例如，这可能是10个值的序列：

0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0

我们可以将这个数字序列定义为NumPy数组。

 

from numpy import array

data = array([0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0])

然后我们可以使用NumPy数组上的reshape（）函数将这个一维数组重新整形为一个三维数组，每个时间步长有1个样本，10个时间步长和1个特征。

在数组上调用时，reshape（）函数接受一个参数，该参数是定义数组新形状的元组。我们不能传递任何数字元组; 重塑必须均匀地重新组织数组中的数据。

data = data.reshape((1, 10, 1))

 

重新成形后，我们可以打印阵列的新形状。

print(data.shape)

 

将所有这些放在一起，下面列出了完整的示例。

[code]from numpy import array
# 将这个数字序列定义为NumPy数组
data = array([0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0])
# 我们可以使用NumPy数组上的reshape（）函数将这个一维数组重新整形为一个三维数组，每个时间步长有1个样本，10个时间步长和1个特征(列)
data = data.reshape((1, 10, 1))
print(data.shape)
print(data)

 

1	(1, 10, 1) [[[0.1]   [0.2]   [0.3]   [0.4]   [0.5]   [0.6]   [0.7]   [0.8]   [0.9]   [1. ]]]

运行该示例将打印单个样本的新3D形状。

此数据现在可以用作LSTM的输入（X），其input_shape为（10,1）。

model = Sequential()

model.add(LSTM(32, input_shape=(10, 1)))

model.add(Dense(1))

 

具有多个输入功能的LSTM示例

考虑您有多个并行系列作为模型输入的情况。

例如，这可能是两个并行的10个值系列：

1 2	series 1: 0.1, 0.2, 0.3, 0.4, 0.5, 0.6, 0.7, 0.8, 0.9, 1.0 series 2: 1.0, 0.9, 0.8, 0.7, 0.6, 0.5, 0.4, 0.3, 0.2, 0.1

我们可以将这些数据定义为包含10行的2列矩阵：

from numpy import array
data = array([
[0.1, 1.0],
[0.2, 0.9],
[0.3, 0.8],
[0.4, 0.7],
[0.5, 0.6],
[0.6, 0.5],
[0.7, 0.4],
[0.8, 0.3],
[0.9, 0.2],
[1.0, 0.1]])

它可以重新整形为3D数组，如下所示：该数据可以被构造为1个样本，具有10个时间步长和2个特征。

data = data.reshape(1, 10, 2)

将所有这些放在一起，下面列出了完整的示例。

[code]from numpy import array
data = array([
[0.1, 1.0],
[0.2, 0.9],
[0.3, 0.8],
[0.4, 0.7],
[0.5, 0.6],
[0.6, 0.5],
[0.7, 0.4],
[0.8, 0.3],
[0.9, 0.2],
[1.0, 0.1]])
# 被构造为1个样本，具有10个时间步长和2个特征
data = data.reshape(1, 10, 2)
print(data.shape)
print(data)

运行该示例将打印单个样本的新3D形状。

1	(1, 10, 2) [[[0.1 1. ]   [0.2 0.9]   [0.3 0.8]   [0.4 0.7]   [0.5 0.6]   [0.6 0.5]   [0.7 0.4]   [0.8 0.3]   [0.9 0.2]   [1.  0.1]]]

此数据现在可以用作LSTM的输入（X），其input_shape为（10,2）。

model = Sequential()

model.add(LSTM(32, input_shape=(10, 2)))

model.add(Dense(1))