1. 一般表示为[batch_size, time_step, input_size] 2. 中文解释为[每一次feed数据的行数,时间步长,输入变量个数] 3.1 分开讲解,input_size 如果你使用7个自变量来预测1个因变量,那么input_size=7,output_size=1 如果你使用8个自变量来预测3个因变量,那么input_size=8,output_size=3 这个还是比较好理解的...
self.lstm=nn.LSTM(input_size,hidden_layer_size)self.linear=nn.Linear(hidden_layer_size,output_size)#初始化隐含状态及细胞状态C,hidden_cell变量包含先前的隐藏状态和单元状态 self.hidden_cell=(torch.zeros(1,1,self.hidden_layer_size),torch.zeros(1,1,self.hidden_layer_size))# 为什么的第二个参数...
output,(hidden,cell) = lstm(x) print("output size:{} \nhidden size:{} \ncell size:{}".format(output.size(),hidden.size(),cell.size())) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 输出: output size:torch.Size([5, 50, 20]) hidden size:torch.Size([2, 50, 20]) cell size:torch.Size([2, 50...
input = torch.randn(5, 3, 10) # 初始化的隐藏元和记忆元,通常它们的维度是一样的 # 2个LSTM层,batch_size=3,隐藏元维度20 h0 = torch.randn(2, 3, 20)<br> c0 = torch.randn(2, 3, 20)</p> # 这里有2层lstm,output是最后一层lstm的每个词向量对应隐藏层的输出,其与层数无关,只与序列长...
output_size = output_size self.num_directions = 1 # 单向LSTM self.batch_size = batch_size self.lstm = nn.LSTM(self.input_size, self.hidden_size, self.num_layers, batch_first=True) self.linear = nn.Linear(self.hidden_size, self.output_size) def forward(self, input_seq): batch_size...
relu')(dense_1) # 输出层 output_1 = Dense(1, name='meantemp')(dense_2) output_2 = ...
batch_size = 32 # 设置批处理大小dataset = TensorDataset(input_data, target_data)dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) 初始化模型 model = LSTMModel(input_size=5, hidden_size=128, num_layers=2, output_size=2) 训练模型 optimizer = torch.optim.Adam(model.parame...
hidden_size: 隐藏层节点数 c_0: 维度形状为(num_layers * num_directions, batch, hidden_size),各参数含义和h_0类似。 当然,如果你没有传入(h_0, c_0),那么这两个参数会默认设置为0。 2.3 输出数据 output: 维度和输入数据类似,只不过最后的feature部分会有点不同,即(seq_len, batch, num_direction...
output_size=1 lr=0.0006#学习率 #———导入数据——— f=open('dataset_2.csv') df=pd.read_csv(f)#读入股票数据 data=df.iloc[:,2:10].values#取第3-10列 #获取训练集 defget_train_data(batch_size=60,time_step=20,train_begin=0,train...
n=floor(0.8*size(input_normdatacell,1));%训练集,测试集样本数目划分%LSTM层设置,参数设置 numhidden_units1=100;%lstmlayers=[...sequenceInputLayer(inputSize,'name','input')%输入层设置lstmLayer(numhidden_units1)%学习层设置fullyConnectedLayer(outputSize,'name','fullconnect')%全连接层设置(output...