CuDNNLSTM模型较LSTM模型的效率

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模型对比

导入模型

初始化模型

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模型对比

CuDNNLSTM与LSTM这两者都可以实现LSTM的最终预测。

CuDNNLSTM只能用在GPU上，若使用的电脑拥有较为强劲的GPU的情况下，CuDNNLSTM是最佳选择，训练时间比LSTM模型耗时更短！

实验中，使用同一数据集，LSTM的耗时比CuDNNLSTM整整慢了8-10倍。

CuDNNLSTM的使用需要下载tensorflow-gpu版本才能使用到GPU进行训练（网上很多安装教程）

导入模型

from tensorflow.compat.v1.keras.layers import CuDNNLSTM

初始化模型

    model = Sequential()
    model.add(CuDNNLSTM(100, return_sequences=True, input_shape=(None, 1)))
    model.add(Dropout(0.1))
    model.add(CuDNNLSTM(100))
    model.add(Dropout(0.1))
    model.add(Dense(n_out,activation='sigmoid'))
    model.compile(optimizer='adam', loss='mse', metrics=['mse'])