创建 CNN 模型的 Python 函数 - def create_CNN_model()

def create_CNN_model(timesteps, input_dim, intermediate_dim, batch_size, latent_dim, epochs, optimizer):
    # 数据大小为时间步长 * 输入维度 * 1
    timesteps = timesteps
    input_dim = input_dim
    intermediate_dim = intermediate_dim
    batch_size = batch_size
    latent_dim = latent_dim
    epochs = epochs
    if optimizer == 'adam':
        optimizer = keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.009)
    else:
        print('unimplemented optimizer')
        exit(-1)
    masking_value = - 99.0

函数说明:

• def create_CNN_model(timesteps, input_dim, intermediate_dim, batch_size, latent_dim, epochs, optimizer): 定义一个名为 create_CNN_model() 的函数，接收以下参数：

  • timesteps: 时间步长
  • input_dim: 输入维度
  • intermediate_dim: 中间维度
  • batch_size: 批次大小
  • latent_dim: 潜在维度
  • epochs: 迭代次数
  • optimizer: 优化器

• timesteps = timesteps input_dim = input_dim intermediate_dim = intermediate_dim batch_size = batch_size latent_dim = latent_dim epochs = epochs: 这些语句只是将函数参数赋值给局部变量，以便在函数内部使用。

• if optimizer == 'adam': optimizer = keras.optimizers.Adam(learning_rate=0.009): 如果优化器为 'adam'，则使用 Adam 优化器，学习率设置为 0.009。

• else: print('unimplemented optimizer') exit(-1): 如果优化器不是 'adam'，则打印提示信息并退出程序。

• masking_value = - 99.0: 定义掩码值为 -99.0，用于处理数据中的缺失值。

注意:

• 代码中使用 Keras 库定义 CNN 模型。
• 该函数只定义了 CNN 模型的创建部分，并没有进行模型训练或评估。