Keras LSTM/GRU语言模型的输入形状

Keras LSTM/GRU语言模型的输入形状是一个三维张量，具体形状为(batch_size, time_steps, input_dim)。

• batch_size：表示每个训练批次中的样本数量。它通常用于并行处理多个样本，可以根据实际情况进行调整。
• time_steps：表示每个样本的时间步数，即序列的长度。它决定了模型能够处理的历史信息量。
• input_dim：表示每个时间步的输入特征维度。它可以是任意正整数，根据具体任务而定。

LSTM（Long Short-Term Memory）和GRU（Gated Recurrent Unit）是一种常用的循环神经网络（RNN）模型，用于处理序列数据。它们在自然语言处理、语音识别、时间序列预测等领域具有广泛的应用。

Keras是一个高级神经网络API，提供了简单易用的接口，可以方便地构建和训练深度学习模型。通过Keras，我们可以轻松地搭建LSTM/GRU语言模型。

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总结起来，Keras LSTM/GRU语言模型的输入形状是一个三维张量，包括batch_size、time_steps和input_dim三个维度。腾讯云的AI智能语音服务是一个推荐的相关产品，用于实现语音合成和语音识别任务。