比如我们需要预测一个sin函数,那么我们会用x的坐标去预测y,batchsize=1(batch_size的问题较为复杂,后续会聊),timestep(sequence的长度)为5,特征为1(只有x坐标),所以整个训练过程是这样的,我们预备出5个坐标,一个一个依次放入到网络中,初始化的h0是0,然后会得到h1,去得到h2,用h2和x3去得到h4,以此类推。。。
我们这里只是拿每一步的输出,因此需要拿到每一个时间步的output就好了,对hidden state不做什么事情。因为引入了batch,所以在全连接的时候需要对batch和sequence length相乘不然无法输入到全连接层,通过全连接层FC之后,我们再把 output 还原成 (batch, sequence, feature) 的形式。 4. 训练过程 (train.py) 针对训练...
特别说下batch_first,参数默认为False,也就是它鼓励我们第一维不是batch,这与我们常规输入想悖,毕竟我们习惯的输入是(batch, seq_len, hidden_size),那么官方为啥会 这样子设置呢? 先不考虑hiddem_dim,左边图矩阵维度为batch_size * max_length, 6个序列,没个序列填充到最大长度4,经过转置后得到max_length ...
当batch_first=False时,LSTM输入的数据形状通常是一个三维张量,其维度顺序为[sequence_length, batch_size, input_size]。下面是对这些维度的详细解释: sequence_length:这个维度表示序列的长度,即时间序列或文本序列中数据点的数量。它对应于输入数据中每个样本的时间步长(time steps)。 batch_size:这个维度表示每个...
self.lstm = nn.LSTM(input_dim, hidden_dim, layer_dim, batch_first=True) #全连接层self.fc = nn.Linear(hidden_dim, output_dim) def forward(self, x): # layer_dim, batch_size, hidden_dim h0 = torch.zeros(self.layer_dim, x.size(0), self.hidden_dim).requires_grad_().to(device)...
当batch_first为True时,输入数据的维度顺序为(batch_size, sequence_length, input_size),即批量大小、序列长度和输入维度。当batch_first为False时,输入数据的维度顺序为(sequence_length, batch_size, input_size)。 使用batch_first=True的优势是可以更方便地处理批量数据,尤其是在使用mini-batch训练时。在许多...
input一般是[batch size, maximum sequence length, embedding dimension]也就是 batch_major的格式[b,t,d] *tensorflow实际上会把所有input自己调整成[t,b,d]也就是time_major的格式 假设你设置的batch size是20个sequence/batch,sequence中每个词语的word embedding的维度是128*1,本轮你的20个sequence里面最长的...
- `pack_padded_sequence` 是 PyTorch 提供的一个函数,它接受填充后的序列和对应的长度列表,并将它们打包成一个 `PackedSequence` 对象。 - `padded_seqs` 是填充后的序列张量,其形状为 `(batch_size, max_length, feature_size)`,其中 `batch_size` 是批次中序列的数量,`max_length` 是最长序列的长度,`...
input一般是[batch size, maximum sequence length, embedding dimension]也就是batch_major的格式[b,t,d] *tensorflow实际上会把所有input自己调整成[t,b,d]也就是time_major的格式 假设你设置的batch size是20个sequence/batch,sequence中每个词语的word embedding的维度是128*1,本轮你的20个sequence里面最长的有...
I use LSTM to modeling text with the following code, the shape of inputs is [batch_size, max_seq_len, embedding_size], the shape of input_lens is [batch_size]. rnn is simply a bidirectional LSTM defined as follows: self.rnn = nn.LSTM(sel...