Keramの新しいバージョンでは、return_sequence = LSTMと同等です。

Question

私はケアのバックエンドとしてテンソルフローを使用しています。 LSTMのためのチュートリアルの一つで、それが

keras.layers.LSTM(units, activation='tanh', recurrent_activation='hard_sigmoid', 
        use_bias=True, kernel_initializer='glorot_uniform', 
        recurrent_initializer='orthogonal', bias_initializer='zeros', 
        unit_forget_bias=True, kernel_regularizer=None, 
        recurrent_regularizer=None, bias_regularizer=None, 
        activity_regularizer=None, kernel_constraint=None, 
        recurrent_constraint=None, bias_constraint=None, dropout=0.0, 
        recurrent_dropout=0.0, implementation=1, return_sequences=False, 
        return_state=False, go_backwards=False, 
        stateful=False, unroll=False) 

を言う新しいLSTMの構文を見てみると

regressor.add(LSTM(units = 50, return_sequence = True, input_shape = Xtrain)) 

言う誰かが新しいバージョンでは、上記のコードと同等のものを提供していただけますか？

Answer 1

return_sequenceのスペルが間違っている場合は、return_sequences（末尾には、になります）です。この議論はまだ最新のバージョンにあり、さらにmasterにもあります。

input_shapeもkw引数（同義語：input_dim）としてサポートされています。

だから使用

LSTM(units = 50, return_sequences = True, input_shape = Xtrain)