<SYSTEM_TASK:>
Given the following text description, write Python code to implement the functionality described below step by step
<END_TASK>
<USER_TASK:>
Description:
 How to use an Encoder-Decoder LSTM to Echo Sequences of Random Integers
https
Step1:  Echo Whole Sequence (sequence-to-sequence model)
入力と出力のシーケンスの長さが同じ場合
各タイムステップの入力に対して出力が1つ対応する
many-to-manyのLSTM
Step2:  return_sequences=True なので各タイムステップにおいてベクトルを出力する
stateful=True なのでバッチ間で独立ではなく、前のバッチの最終状態を次のバッチが引き継ぐ
stateful=True の場合は batch_input_shape の指定が必要
TimeDistributed にすると各タイムステップの出力に対して Dense が適用される
Step3:  Echo Partial Sequence (encoder-decoder model)
<ASSISTANT_TASK:>
Python Code:
import numpy as np
import random
import pandas
from pandas import DataFrame
from keras.models import Sequential
from keras.layers import LSTM, Dense, TimeDistributed, RepeatVector
random.randint(0, 99)
# generate a sequence of random numbers in [0, 99]
def generate_sequence(length=25):
    return [random.randint(0, 99) for _ in range(length)]
# one hot encode sequence
def one_hot_encode(sequence, n_unique=100):
    encoding = list()
    for value in sequence:
        vector = [0 for _ in range(n_unique)]
        vector[value] = 1
        encoding.append(vector)
    return np.array(encoding)
a = one_hot_encode([1,2,3], 5)
a
# decode a one hot encoded string
def one_hot_decode(encoded_seq):
    return [np.argmax(vector) for vector in encoded_seq]
one_hot_decode(a)
# convert encoded sequence to supervised learning
def to_supervised(sequence, n_in, n_out):
    # create lag copies of the sequence
    df = DataFrame(sequence)
    df = pandas.concat([df.shift(n_in-i-1) for i in range(n_in)], axis=1)
    # drop rows with missing values
    df.dropna(inplace=True)
    # specify columns for input and output pairs
    values = df.values
    width = sequence.shape[1]
    X = values.reshape(len(values), n_in, width)
    y = values[:, 0:(n_out*width)].reshape(len(values), n_out, width)
    return X, y
sequence = generate_sequence()
print(sequence)
encoded = one_hot_encode(sequence)
X, y = to_supervised(encoded, 5, 3)
for i in range(len(X)):
    print(one_hot_decode(X[i]), '=>', one_hot_decode(y[i]))
Explanation: How to use an Encoder-Decoder LSTM to Echo Sequences of Random Integers
https://machinelearningmastery.com/how-to-use-an-encoder-decoder-lstm-to-echo-sequences-of-random-integers/
End of explanation
# prepare data for the LSTM
def get_data(n_in, n_out):
    # generate random sequence
    sequence = generate_sequence()
    # one hot encode
    encoded = one_hot_encode(sequence)
    # convert to X,y pairs
    X,y = to_supervised(encoded, n_in, n_out)
    return X,y
model = Sequential()
# (samples, timesteps, features)
model.add(LSTM(20, batch_input_shape=(7, 5, 100), return_sequences=True, stateful=True))
model.add(TimeDistributed(Dense(100, activation='softmax')))
#model.add(Dense(100, activation='softmax'))
Explanation: Echo Whole Sequence (sequence-to-sequence model)
入力と出力のシーケンスの長さが同じ場合
各タイムステップの入力に対して出力が1つ対応する
many-to-manyのLSTM
End of explanation
model.summary()
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['acc'])
X,y = get_data(5, 5)
X.shape, y.shape
# train LSTM
# 各エポックで新規データの生成、内部状態のリセットをするために明示的にepochループが必要
# fit()ではepochs=1にしてバッチの学習のみ
for epoch in range(500):
    # 各エポックで新規データを生成
    X,y = get_data(5, 5)
    # バッチ内では前のバッチの内部状態を引き継いで学習を進める
    # fit model for one epoch on this sequence
    model.fit(X, y, epochs=1, batch_size=7, verbose=2, shuffle=False)
    # エポックの最後で内部状態をリセット
    model.reset_states()
# evaluate LSTM
X,y = get_data(5, 5)
yhat = model.predict(X, batch_size=7, verbose=0)
# decode all pairs
for i in range(len(X)):
    print('Expected:', one_hot_decode(y[i]), 'Predicted', one_hot_decode(yhat[i]))
Explanation: return_sequences=True なので各タイムステップにおいてベクトルを出力する
stateful=True なのでバッチ間で独立ではなく、前のバッチの最終状態を次のバッチが引き継ぐ
stateful=True の場合は batch_input_shape の指定が必要
TimeDistributed にすると各タイムステップの出力に対して Dense が適用される
End of explanation
model = Sequential()
# return_sequences=Falseなので最後の入力に対する出力のみ encoderの出力（fixed context vector）は (21, 150)
model.add(LSTM(150, batch_input_shape=(21, 5, 100), stateful=True))
# decoderの出力は (21, ?, 150) であってほしい ?はdecoderの系列長
# encoderの出力が繰り返される（context vectorが各ステップに入力される
# decoderの系列長は RepeatVector層を加える 2 timesteps
model.add(RepeatVector(2))
model.add(LSTM(150, return_sequences=True, stateful=True))
model.add(TimeDistributed(Dense(100, activation='softmax')))
model.summary()
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam')
n_in = 5
n_out = 2
encoded_length = 100
batch_size = 21
model = Sequential()
model.add(LSTM(150, batch_input_shape=(batch_size, n_in, encoded_length), stateful=True))
model.add(RepeatVector(n_out))
model.add(LSTM(150, return_sequences=True, stateful=True))
model.add(TimeDistributed(Dense(encoded_length, activation='softmax')))
model.summary()
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam')
for epoch in range(5000):
    X, y = get_data(n_in, n_out)
    model.fit(X, y, epochs=1, batch_size=batch_size, verbose=2, shuffle=False)
    model.reset_states()
# evaluate LSTM
X, y = get_data(n_in, n_out)
yhat = model.predict(X, batch_size=batch_size, verbose=0)
for i in range(len(X)):
    print('expected:', one_hot_decode(y[i]), 'predicted:', one_hot_decode(yhat[i]))
Explanation: Echo Partial Sequence (encoder-decoder model)
End of explanation
<END_TASK>