How can you compile a sequential model with LSTM layers for classification in TensorFlow?

Đáp án đúng: "tf.keras.Sequential().compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])". Phương thức compile phải được gọi trên một đối tượng mô hình; tf.keras.Sequential() tạo ra đối tượng đó, và trong thực tế ta gán nó vào biến model, thêm các lớp LSTM cùng lớp Dense softmax rồi gọi model.compile với optimizer adam, loss categorical_crossentropy cho nhãn one-hot và metrics accuracy. "tf.keras.Sequential.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])" sai vì gọi compile trên chính lớp Sequential mà không tạo đối tượng, Python báo thiếu tham số self. "tf.keras.compile(model, optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])" sai vì Keras không có hàm compile cấp mô-đun nhận mô hình làm đối số. "tf.keras.model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])" sai vì không tồn tại mô-đun tf.keras.model viết thường; lớp thật là tf.keras.Model và compile vẫn phải gọi trên một thể hiện của nó.