PyTorch为我们提供了灵活的API,可以轻松创建深度学习模型。 模型定义 下面是LSTM模型的基本结构: importtorchimporttorch.nnasnnclassLSTMModel(nn.Module):def__init__(self,input_size,hidden_size,output_size,num_layers):super(LSTMModel,self).__i
我们首先定义一个LSTM类,该类使用PyTorch的nn.Module作为基类。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importtorch.nnasnnclassLSTMModel(nn.Module):def__init__(self,input_size,hidden_size,num_layers,output_size):super(LSTMModel,self).__init__()self.lstm=nn.LSTM(input_size,hidden_s...
1))#查看归一化之后的前5条数据和后5条数据print(train_data_normalized[:5])print(train_data_normalized[-5:])#将数据集转换为tensor,因为PyTorch模型是使用tensor进行训练的,并将训练数据转换为输入序列和相应的标签
import torch import torch.nn as nn class LSTMModel(nn.Module): def __init__(self, inpu...
LSTM单元的结构 而关于对LSTM类的Pytorch实现,可以参照以下代码:(来自于labml项目的代码) fromtypingimportOptional,Tupleimporttorchfromtorchimportnnfromlabml_helpersimportModule# Labml 对 nn.Model 进行了重写,详细见: https://docs.labml.ai/_modules/labml_helpers/module.htmlclassLSTMCell(Module):def__ini...
criterion=nn.MSELoss()# 定义均方误差损失函数optimizer=torch.optim.Adam(model.parameters(),lr=0.001)# 使用Adam优化器# 训练模型num_epochs=100forepochinrange(num_epochs):model.train()optimizer.zero_grad()# 清零梯度output=model(input_seq.unsqueeze(0))# 增加批次维度loss=criterion(output.squeeze(),...
1classLSTM(nn.Module):2def__init__(self, config):3super(LSTM, self).__init__()4self.config =config5#ori_model = model_pattern(config = self) 接受传递来的参数6word_vec_size = config.data_word_vec.shape[0]#glove处理的词向量7self.word_emb = nn.Embedding(word_vec_size, config.dat...
LSTM pytorch官网api 我们首先看一下参数: LSTM的两个常见的应用场景为文本处理和时序预测,因此下面对一些参数我都会从这两个方面来进行具体解释。 input_size: 在文本处理中,由于一个单词没法参与运算,因此我们得通过Word2Vec来对单词进行嵌入表示,将每一个单词表示成一个向量,此时input_size=embedding_size。比如...
基于深度学习框架pytorch搭建循环神经网络LSTM完成手写字体识别 1. 数据准备 首先，我们需要准备手写数字的数据集。在这里，我们将使用MNIST数据集，它包含了60000个训练样本和10000个测试样本，每个样本都是一个28x28像素的灰度图像，表示一个手写数字。我们可以使用pytorch内置的torchvision库来下载和加载MNIST数据集。```...
我们已经对数据进行了预处理,现在是时候训练我们的模型了。我们将定义一个类LSTM,该类继承自nn.ModulePyTorch库的类。 让我总结一下以上代码。LSTM该类的构造函数接受三个参数: input_size:对应于输入中的要素数量。尽管我们的序列长度为12,但每个月我们只有1个值,即乘客总数,因此输入大小为1。