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...
首先,LSTM默认batch_first=False,即默认batch_size这个维度是在数据维度的中间的那个维度,即喂入的数据为【seq_len, batch_size, hidden_size】这样的格式。此时 lstm_out:【seq_len, batch_size, hidden_size * num_directions】 lstm_hn:【num_directions * num_layers, batch_size, hidden_size】 当设置ba...
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...
output, hn = rnn(input,h_0) print(output.size(),hn.size()) 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 8. 9. 再实现之前,我们先介绍一下RNN的工作机制,RNN其实也是一个普通的神经网络,只不过多了一个hidden_state来保存历史信息。这个hidden_state的作用就是保存之前的状态,我们常说RNN中保存的记忆状态信息,就是...
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...
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...
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, seq_len = input_seq.shape[0], input_seq.shape[1] h_0 ...
序列上每个元素的隐藏状态(也称为输出)都具有形状(批大小、输出大小),这将在序列处理结束时产生输出形状(批大小、序列长度、输出大小)。-因此,将其相乘的权重矩阵必须具有与单元格的参数hidden_sz相对应的形状(output_size,output_size)。 这里是权重初始化,我们将其用作PyTorch默认值中的权重初始化nn.Module: ...