在较新版本的 Keras 中，LSTM 等效于 return_sequence = True

Posted 2023-02-16

【中文标题】在较新版本的 Keras 中，LSTM 等效于 return_sequence = True

【英文标题】：LSTM equivalent of return_sequence = True in newer version of Keras

【发布时间】：2018-05-26 17:48:27

【问题描述】：

我使用 tensorflow 作为 keras 的后端。在 LSTM 的一个教程中，它说

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

看看它说的新 LSTM 语法

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)

有人可以在较新版本中提供与上述代码等效的代码吗？

【参考方案1】：

return_sequence 是一个拼写错误的参数，它应该是return_sequences（注意尾随的s）。这个论点在最新版本中仍然存在，甚至在master 中。

input_shape 也支持作为 kw 参数（同义词：input_dim）。

所以只需使用

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