self.gru=nn.GRU(input_dim, hidden_dim, layer_dim,batch_first=True)self.fc=nn.Linear(hidden_dim, output_dim)def forward(self, x):h0=torch.zeros(self.layer_dim, x.size(0), self.hidden_dim).requires_grad_()out,_=self.gru(x, h0.detach())out=self.fc(out[:, -1, :])returnout...
基于PyTorch的完整代码示例,实现了KAN(Kernel Attention Network)与Transformer、LSTM、BiGRU、GRU和TCN结合的时间序列预测模型。代码中包含了数据读取、模型构建、训练、验证和评估等关键步骤,并且提供了多种评估指标和可视化结果。 1. 导入库 python深色版本 import pandas as pd import numpy as np import torch import...
self.b2 = tf.get_variable("mask_gru_b2",initializer=self.init_matrix([hidden_dim])) self.W3 = tf.get_variable("mask_gru_W3",initializer=self.init_matrix([emb_dim, hidden_dim])) self.U3 = tf.get_variable("mask_gru_U3",initializer=self.init_matrix([hidden_dim, hidden_dim])) self...
向右指的箭头h_t和C_t是state, 对于上图的GRU output和state是同一个信息 import tensorflow as tf from tensorflow.contrib import rnn x = tf.constant([[1]], dtype = tf.float32) lstm_cell = rnn.BasicLSTMCell(2) gru_cell = rnn.GRUCell(2) state0_lstm =...
构建模型:接下来,训练代码需要构建一个适合于文本生成的神经网络模型。常用的模型包括循环神经网络(RNN)和变种,如长短时记忆网络(LSTM)和门控循环单元(GRU)。这些模型能够通过学习上下文信息来生成相关的参考内容。相关知识点: 试题来源: 解析 构建基于LSTM的文本生成模型。 文本生成任务的核心需求是捕捉序列间的长期...
时间序列预测是一个重要的任务,它涉及到使用深度学习模型来捕捉时间序列数据中的长期依赖关系和模式。在这个问题中,我们将使用RNN、GRU、LSTM和Attention方法来实现一个简单的时间序列预测任务。首先,我们需要导入所需的库和模块:import numpy as npimport pandas
aws_rnn.py RNN,LSTM,GRU符合最近2个月的数据,并预测每天的负载。 aws_smoothing.py SES,SMA,WMA适合上一个月的数据,并预测每天的负载。 aws.py调度程序,每天00:30 IST运行上述三个脚本。 pdq_search.py用于根据最近一个月的数据对ARIMA模型的超参数进行网格搜索。 load_scra点...
LSTM GRU model.summary() model.fit(X_trn y_rin, epochs=50, batch_size=200) yprd = (mod.predict(X_test)) MSE = mean_squared_error(ytue, y_rd) plt.figure(figsize=(14,6)) meRU= Sqtal([ keras.layers.GRU( model_GRU.fit(Xtrn, ytin,epochs=50,batch_size=150) ...
LSTM GRU model.summary() model.fit(X_trn y_rin, epochs=50, batch_size=200) yprd = (mod.predict(X_test)) MSE = mean_squared_error(ytue, y_rd) plt.figure(figsize=(14,6)) meRU= Sqtal([ keras.layers.GRU( model_GRU.fit(Xtrn, ytin,epochs=50,batch_size=150) ...
LSTM GRU model.summary() model.fit(X_trn y_rin, epochs=50, batch_size=200) yprd = (mod.predict(X_test)) MSE = mean_squared_error(ytue, y_rd) plt.figure(figsize=(14,6)) meRU= Sqtal([ keras.layers.GRU( model_GRU.fit(Xtrn, ytin,epochs=50,batch_size=150) ...