我们先定义一个基础的LSTM模型。 AI检测代码解析 importtorch.nnasnnclassLSTMModel(nn.Module):def__init__(self,input_size,hidden_size):super(LSTMModel,self).__init__()self.lstm=nn.LSTM(input_size,hidden_size,batch_first=True)defforward(self,x):output,(hidden,cell)=self.lstm(x)returnoutput...
def attention_net(self, lstm_output): #print(lstm_output.size()) = (squence_length, batch_size, hidden_size*layer_size) output_reshape = torch.Tensor.reshape(lstm_output, [-1, self.hidden_size*self.layer_size]) #print(output_reshape.size()) = (squence_length * batch_size, hidden_si...
# 提取词特征,输出形状为(seq_len,batch_size,embedding_dim) # rnn.LSTM只返回最后一层的隐藏层在各时间步的隐藏状态。 outputs, _ = self.encoder(embeddings) # output, (h, c) # outputs形状是(seq_len,batch_size, 2 * num_hiddens) x = outputs.permute(1, 0, 2) # x形状是(batch_size, ...
通过Python和PyTorch代码示例,我们还展示了如何实现这一先进的机制。 引言 在深度学习领域,模型的性能不断提升,但同时计算复杂性和参数数量也在迅速增加。为了让模型更高效地捕获输入数据中的信息,研究人员开始转向各种优化策略。正是在这样的背景下,注意力机制(Attention Mechanism)应运而生。本节将探讨注意力机制的...
Attention 的 PyTorch应用实现 import torch import torch.nn as nn class BiLSTM_Attention(nn.Module): def __init__(self): super(BiLSTM_Attention, self).__init__() self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim) self.lstm = nn.LSTM(embedding_dim, n_hidden, bidirectional=True) ...
Pytorch-LSTM+Attention文本分类 语料链接:https://pan.baidu.com/s/1aDIp3Hxw-Xuxcx-lQ_0w9A 提取码:hpg7 trains.txt pos/neg各500条,一共1000条(用于训练模型) dev.txt pos/neg各100条,一共200条(用于调参数) tests.txt pos/neg各150条,一共300条(用于测试)...
self.rnn = nn.LSTM(input_size=embedding_dim, hidden_size=hidden_dim, num_layers=n_layers, bidirectional=True, dropout=0.5) self.fc = nn.Linear(hidden_dim *2,1) self.dropout = nn.Dropout(0.5)# x: [batch, seq_len, hidden_dim*2]# query : [batch, seq_len, hidden_dim * 2]# 软...
Attention 的 PyTorch应用实现 import torchimport torch.nn as nn classBiLSTM_Attention(nn.Module):def__init__(self):super(BiLSTM_Attention,self).__init__() self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)self.lstm = nn.LSTM(...
为了帮助你实现一个结合CNN、LSTM和Attention机制的PyTorch模型,我将按照你的要求分点给出代码示例和解释。以下是完整的代码实现,包括CNN模型用于特征提取、LSTM模型用于序列建模、引入Attention机制以及将这三个部分组合成一个完整的模型,并进行测试。 1. 搭建CNN模型用于特征提取 CNN模型通常用于提取输入数据的局部特征。
本文主要关注model.py文件中的代码实现，具体如下：- 模型构建主要通过attention_net函数完成，该函数综合了双向LSTM和Attention机制。注意力模型的计算遵循以下三个公式：1. 计算上下文向量；2. 生成注意力权重；3. 计算加权上下文向量。代码中详细展示了这三个步骤的实现，同时对每次计算后的张量尺寸进行了...