N个时间序列馈送到具有N个lstm单元的一层，如何将lstm水平连接为一层？答案

【问题标题】：N timeseries feed to one layer with N lstm cells, how to concatenate lstm horizontally as a layer?N个时间序列馈送到具有N个lstm单元的一层，如何将lstm水平连接为一层？
【发布时间】：2023-03-29 18:02:01
【问题描述】：

我试图暗示https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/3269206.3271794。

它有一个类似的网络结构

timeseries1 -> lstm1
timeseries2 -> lstm2
....
timeseriesN -> lstmN

[lstm1, lstm2, ... , lstmN] ->  CNN -> FC

我看到很多堆叠 lstm 层的例子，没有人告诉我如何水平连接多个 lstm 单元格。

现在，我有一个包含 4 个时间序列列的数据框： ['t1', 't2', 't3', 't4'] ，我如何构建具有四个水平连接的 lstm 单元格的模型？

【问题讨论】：

标签： tensorflow keras lstm tensorflow2.0 tf.keras

【解决方案1】：

试试这个：

import tensorflow as tf
input1 = tf.keras.layers.Input((10, 10))
input2 = tf.keras.layers.Input((10, 10))
x1 = tf.keras.layers.LSTM(128)(input1)
x2 = tf.keras.layers.LSTM(128)(input2)
x = tf.concat([x1, x2], -1)
model = tf.keras.Model(inputs=[input1, input2], outputs=x)
trainx1 = tf.random.uniform([10, 10, 10])
trainx2 = tf.random.uniform([10, 10, 10])
pred = model((trainx1, trainx2))

【讨论】：