这是我想转换为 pytorch 的示例 keras 代码!下图为模型结构 https://file.nuomiphp.com/uploads/20210413/FmdyObK_bDET2ChmVw44z33QaYGO.png

代码如下： model = Sequential() model.add(LSTM(input_dim=1, units=50, return_sequences=True)) #model.add(Dropout(0.2)) model.add(LSTM(input_dim=50, units=100, return_sequences=True)) #model.add(Dropout(0.2)) model.add(LSTM(input_dim=100, units=200, return_抗投诉服务器sequences=True)) #model.add(Dropout(0.2)) model.add(LSTM(300, return_sequences=False)) model.add(Dropout(0.2)) model.add(Dense(100)) model.add(Dense(units=1)) model.add(Activation('relu')) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer='Adam') model.summary()

希望有人能解答一下，非常感谢！

试试 onnx 。。感觉模型也没有很重，要不重新训一个呗。。

from torch import nn 然后 model = nn.Sequential()，然后后面的一致就行了~

这么简单的网络，你手写一个也要不了 10 分钟吧，而且基本都是一样的代码。



谢过大佬们，现在用 pytorch 重新写了一个。

谁有免费的 gpu 服务器推荐的，只需要试用一段时间也可以。

看你想用多久了，简单测试用 Colab