Keras 中使用 Reshape 层的 DNA 序列分类模型

该程序演示了使用 Keras 创建一个 DNA 序列分类模型，该模型使用卷积神经网络 (CNN) 和长短期记忆 (LSTM) 层。代码中出现了 NameError: name 'Reshape' is not defined 的错误，这是因为 Reshape 层需要从 keras.layers 中导入。

为了解决这个问题，请将以下导入语句添加到代码中：

from keras.layers import Dense, Flatten, Conv1D, MaxPooling1D, LSTM, Reshape

以下是完整的代码：

import numpy as np
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from sklearn.model_selection import train_test_split
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Flatten, Conv1D, MaxPooling1D, LSTM, Reshape  # 导入 Reshape
from keras.utils import to_categorical

def read_fasta(file):
    seqs = []
    labels = []
    with open(file, 'r') as f:
        for line in f:
            if line.startswith('>'):
                labels.append(line.strip()[1:])
            else:
                seqs.append(line.strip())
    return np.array(seqs), np.array(labels)

def seq_to_num(seqs):
    seq_num = []
    for seq in seqs:
        seq_num.append([int(i) for i in seq.replace('A', '1').replace('C', '2').replace('G', '3').replace('T', '4')])
    return np.array(seq_num)

def encode_labels(labels):
    label_dict = {l:i for i,l in enumerate(set(labels))}
    encoded_labels = [label_dict[l] for l in labels]
    return to_categorical(encoded_labels)

def create_model():
    model = Sequential()
    model.add(Conv1D(filters=32, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(1000, 1)))
    model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))
    model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu'))
    model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))
    model.add(Flatten())
    model.add(Reshape((-1, 64)))  # 新增的 Reshape 层
    model.add(LSTM(64))
    model.add(Dense(64, activation='relu'))
    model.add(Dense(2, activation='softmax'))
    model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
    return model

seqs, labels = read_fasta('CP015726.fasta')
seq_num = seq_to_num(seqs)
encoded_labels = encode_labels(labels)
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(seq_num, encoded_labels, test_size=0.2, random_state=42)
model = create_model()
history = model.fit(X_train.reshape((-1, 1000, 1)), y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_split=0.2)
score = model.evaluate(X_test.reshape((-1, 1000, 1)), y_test, verbose=0)
print('Test loss:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1])

代码解释：

• 导入库：首先导入必要的库，包括 NumPy、Pandas、Matplotlib、Seaborn、Scikit-learn 和 Keras 库。
• 读取 FASTA 文件：read_fasta 函数从 FASTA 文件中读取 DNA 序列和标签。
• 将序列转换为数字：seq_to_num 函数将 DNA 序列转换为数值表示。
• 编码标签：encode_labels 函数将标签转换为独热编码格式。
• 创建模型：create_model 函数使用 Sequential 模型来定义模型结构。模型包括一个 CNN 和一个 LSTM 层，以及其他层，例如 Conv1D、MaxPooling1D、Flatten、Reshape 和 Dense 层。Reshape 层用于将输入数据转换为适合 LSTM 层的形状。
• 训练模型：代码使用 train_test_split 函数将数据划分为训练集和测试集，并使用 fit 函数训练模型。
• 评估模型：最后，代码使用 evaluate 函数评估模型的性能。

通过添加 Reshape 层和进行必要的调整，您应该能够成功运行该代码并构建一个能够进行 DNA 序列分类的模型。