今天繼續來分享後續LSTM實作的過程~

7.最終

8.查看模型

執行結果:

第一層是embedding，有128個神經元；第二層是LSTM，也是有128個神經元。

遇到的問題點
1.pad_sequences無法成功匯入

(我自己再匯入pad_sequences的時候，報錯顯示找不到檔案，後來找了很多文章發現是因為我的keras版本比較新，新版本的有把模組裡的一些指令刪除或變更，導致它沒法成功匯入執行)

(影片中適用的是2.8.0版本，而我則是下載到最新版本)
後來透過上網找了很多解法跟文章，最後如下程式碼成功幫助我解決這個問題。

解決方法文章網址 : https://stackoverflow.com/questions/72326025/cannot-import-name-pad-sequences-from-keras-preprocessing-sequence

2.缺少 predict_classes

執行結果:

本來要讓模型預測看看，但是Sequential模組裡缺少 predict_classes最後就沒法成功執行。

心得:
這次的LSTM實作體驗讓我受益良多，第一次使用tensorflow、Spyder、Jupyter Notebook來進行模型訓練，對於版面或是功能的操作十分陌生，光一開始要在Jupyter Notebook或是Spyder上開啟一個有運用到之前建立的虛擬環境 (tensorflowenv) 的新專案，就耗費我許多時間。

在照著網上教學影片一步步建立模型並訓練時，過程中也有碰到很多問題，比如剛才提到的沒法成功匯入模組、找不到檔案，也因為跟影片上教授所使用的版本有出入，很多東西都不太一樣，唯一的解決辦法就只能多爬文自己找答案。(算是培養我自主學習、以及問題解決的能力~)

最後這次的LSTM模型能夠成功做出來還是蠻開心的，下次我會再找其他的範例來實作看看。

參考影片: https://www.youtube.com/watch?v=T__TZltPeGs