在Keras LSTM中添加双向会导致RuntimeError(‘在使用模型之前必须编译模型’)。

在Keras LSTM中添加双向会导致RuntimeError('在使用模型之前必须编译模型')的错误是因为在使用模型之前没有对模型进行编译。

Keras是一个高级神经网络API，它提供了一种方便的方式来构建和训练深度学习模型。LSTM（长短期记忆网络）是一种常用的循环神经网络（RNN）架构，用于处理序列数据。

当在Keras中使用LSTM时，可以选择添加双向（Bidirectional）参数，以增加模型的表达能力。双向LSTM可以同时考虑过去和未来的信息，对于某些任务可能会提高模型的性能。

然而，当添加双向参数后，在使用模型之前必须对模型进行编译。编译模型是指配置模型的学习过程，包括选择优化器、损失函数和评估指标等。只有在编译模型之后，才能开始训练或使用模型进行预测。

解决这个错误的方法是在添加双向参数后，对模型进行编译。例如，可以使用以下代码对模型进行编译：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Bidirectional

model = Sequential()
model.add(Bidirectional(LSTM(64), input_shape=(timesteps, input_dim)))
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])

在上述代码中，首先创建了一个Sequential模型，并添加了一个双向LSTM层。然后，使用compile方法对模型进行编译，指定了优化器（adam）、损失函数（binary_crossentropy）和评估指标（accuracy）。

需要注意的是，上述代码中的参数（如64、timesteps、input_dim）需要根据具体情况进行调整。

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