ifself.pass_decoder_input: x_inputs.append(decoder_input) y=torch.tensor(row['y_sequence'].values[0][:,0],dtype=torch.float32) iflen(x_inputs)>1: returntuple(x_inputs),y returnx_inputs[0],y 模型架构 Encoder-deco...
Encoder-decoder 模型是一种用于解决序列到序列问题的循环神经网络(RNN)。 Encoder-decoder 模型由两个网络组成——编码器(Encoder)和解码器(Decoder)。编码器网络学习(编码)输入序列的表示,捕捉其特征或上下文,并输出一个向量。这个向量被称为上下文向量。解码器网络接收上下文向量,并学习读取并提取(解码)输出序列。 ...
if self.pass_decoder_input and self.cat_columns_to_decoder: col_tensor_y = col_tensor.repeat(decoder_input.size(0), 1) decoder_input = torch.cat((decoder_input, col_tensor_y), axis=1) else: cat_tensor = torch.tensor( [row[col].cat.codes.values[0] for col in self.cat_columns]...
输入指令后,控制台中会给出一个网址,打开该网址就可以在浏览器中打开tensorboard界面了。 4、pytorch使用dataloader时,报出“TypeError:default_collect:batch must contain tensors, numpy arrays, numbers,dicts or lists; found ” 这是因为在创建torchvision.Dataset对象的时候没有将数据库内的图像转为torch张量,在...
decoder_input = torch.cat((decoder_input, num_tensor.repeat(decoder_input.size(0)).unsqueeze(1)), axis=1) if len(self.cat_columns) > 0: if self.ohe_cat_columns: for ci, (num_classes, _) in enumerate(self.cat_embed_shape): ...
Encoder-decoder 模型在序列到序列的自然语言处理任务(如语言翻译等)中提供了最先进的结果。多步时间序列预测也可以被视为一个 seq2seq 任务,可以使用 encoder-decoder 模型来处理。本文提供了一个用于解决 Kaggle 时间序列预测任务的 encoder-decoder 模型,并介绍了获得前 10% 结果所涉及的步骤。
pythondeep-neural-networksdeep-learningpytorchtransfer-learningkeras-tensorflowdepth-estimationencoder-decoder-model UpdatedDec 7, 2022 Jupyter Notebook luopeixiang/im2latex Star187 Code Issues Pull requests Pytorch implemention of Deep CNN Encoder + LSTM Decoder with Attention for Image to Latex ...
从上图可以看到两个部分:第一个部分是编码器(Encoder),第二个部分是解码器(Decoder),编码器和解码器都可以是任意的模型,通常使用神经网络作为编码器和解码器。输入的数据经过神经网络降维到一个编码(code),接着又通过另外一个神经网络去解码得到一个与输入原数据一模一样的生成数据,然后通过比较这两个数据,最小化...
(x) decode = self.decoder(encode) return encode, decode if __name__ == "__main__": # 超参数设置 batch_size = 128 lr = 1e-2 weight_decay = 1e-5 epoches = 100 model = autoencoder() # x = Variable(torch.randn(1, 28*28)) # encode, decode = model(x) # print(encode....
第三部分将使用PyTorch框架实现encoder-decoder模型,并详细阐述环境准备与数据处理、构建Encoder模型和构建Decoder模型的步骤。读者可以按照代码示例进行实践操作,并加深对encoder-decoder模型的理解。 第四部分将通过案例分析与实验结果展示来验证所实现的encoder-decoder模型在机器翻译任务上的性能。我们将介绍选择并预处理的数...