工作原理 Encoder通常使用循环神经网络(RNN)、长短期记忆网络(LSTM)或门控循环单元(GRU)等序列模型来实现,它们能够有效处理序列数据并捕捉长期依赖关系。Decoder同样可以采用这些模型,但在生成输出序列时,通常会使用某种形式的注意力机制(Attention Mechanism)来动态地从Encoder的输出中选择相关信息。 示例:使用PyTorch实现简...
需要有一个LSTM输入,为了固定这一个输入,就有了;代表了一个句子的结尾标识符,当LSTM的输出为符时代表句子生成结束;代表了空白填充符,为了使所有输入到LSTM的句子统一长度,我们可以填0的方法,所以在制作词表的时候,对应的id就是0。
准确的说,Encoder-Decoder并不是一个具体的模型,而是一类框架。Encoder和Decoder部分可以是任意的文字,语音,图像,视频数据,模型可以采用CNN,RNN,BiRNN、LSTM、GRU等等。所以基于Encoder-Decoder,我们可以设计出各种各样的应用算法。 encoder使用decoder进行训练,并且没有label(无监督)。损失函数中包含实际输入(actual input...
使用PyTorch时常用的库有torch、torch.nn和torch.optim等。 接下来,在代码中定义一个名为Encoder的类,并继承自nn.Module类。这个类将包含一个或多个层(如LSTM或Transformer),用于将输入语句编码成固定长度特征向量。 在Encoder类中,我们可以通过定义__init__()函数来初始化所需的参数和层对象。然后,在forward()...
Build a LSTM encoder-decoder using PyTorch to make sequence-to-sequence prediction for time series data - zhangfan-algo/LSTM_encoder_decoder
而得到的hidden_state则是该句子最后一个词输入到RNN后更新得到的hidden_state,也就是说RNN的output的长度和输入的序列长度相同,RNN的hidden_state就是该序列输入完毕后该序列最后一个输入产生的隐状态,但是这两种情况下output的值也确实是来自hidden_state)虽然tensorflow和pytorch的设计确实有可能这么无聊,但是我还是...
Pytorch学习记录-torchtext和Pytorch的实例2 0. PyTorch Seq2Seq项目介绍 在完成基本的torchtext之后,找到了这个教程,《基于Pytorch和torchtext来理解和实现seq2seq模型》。 这个项目主要包括了6个子项目 使用神经网络训练Seq2Seq 使用RNN encoder-decoder训练短语表示用于统计机器翻译 ...
1.Encoder部分未实现并行运算:Encoder部分依旧采用的是RNN,LSTM这些按照顺序编码的模型,不够完美。 2.计算复杂度高:Attention机制通常需要对整个输入序列进行遍历,计算量大,尤其是在处理长序列时。 改进:Self Attention 为了改进上面两个缺点,更加完美的Self-Attention出现了。 在一般任务的Encoder-Decoder框架中,输入So...
目前1.0版本的pytorch可以用更好的torch.nn.parallel.DistributedDataParallel中的多线程单GPU方法,具体可以参考pytorch官方文档 但是此框架在调用DataParallel时,训练几个batch后便会报错: RuntimeError: Gather got an input of invalid size: got [80, 15, 9488], but expected [80, 17, 9488] (gather at torch...
machine-learning deep-learning jupyter keras jupyter-notebook cnn lstm floydhub seq2seq cnn-keras encoder-decoder Updated Aug 16, 2024 HTML bentrevett / pytorch-seq2seq Star 5.4k Code Issues Pull requests Tutorials on implementing a few sequence-to-sequence (seq2seq) models with PyTorch ...