序列长度(Sequence Length):指的是输入序列的时间步数或序列中的元素数量。例如,如果我们有一个文本序列,每个时间步代表一个单词,则序列长度就是文本的长度或单词的数量。 批次大小(Batch Size):指的是在训练过程中同时处理的样本数量。为了提高训练效率,通常会将数据划分为多个批次进行并行处理。批次大小决定了每次更...
),那么我们可以指定另外两个参数return_sequences=True和return_state=True: inputs = tf.random.normal([64, 100, 128]) # [batch_size, seq_length, embedding_size] whole_seq_output, final_memory_state, final_carry_state = tf.keras.layers.LSTM(64, return_sequences=True, return_state=True)(i...
random.normal([64, 100, 128]) # [batch_size, seq_length, embedding_size] whole_seq_output, final_memory_state, final_carry_state = tf.keras.layers.LSTM(64, return_sequences=True, return_state=True)(inputs) print(f"{whole_seq_output.shape=}") print(f"{final_memory_state.shape=}"...
RNN的输入是特征数据的时间序列,根据指定的时间序列长度(seq_length),我们把标准化后的特征和标签数据进行转换,使其满足网络的输入格式要求。 1for i in range(len(data)-seq_length-1): 2 _x=data[i:(i+seq_length),:] 3 _y=label[i+seq_length,0] 4 x.append(_x) 5 y.append(_y) 6x,y=np...
A:seq_len就是输入的sequence_length(序列长度),既然LSTM是处理序列数据的,那么序列就需要一个长度。虽然LSTM处理的序列长度通常是不固定的,但是Pytorch和TensorFlow的集成实现还是固定了input的序列长度,在处理不固定长度的数据(如机器翻译),通常加入开始和结束符号并采用序列的最大长度MAX_LEN作为seq_len ...
假设输入数据的维度为(batch_size, sequence_length, input_size),其中batch_size表示批量大小,sequence_length表示序列长度,input_size表示每个时间步的输入特征维度。 创建LSTM模型:使用PyTorch的torch.nn模块创建LSTM模型。可以通过torch.nn.LSTM类来实例化一个LSTM对象,并指定输入特征维度、隐藏状态维度、层...
tmp_x = data[i:i+seq_length, :] tmp_y = data[i+seq_length, :] trainData_x.append(tmp_x) trainData_y.append(tmp_y) # model class Net(nn.Module): def __init__(self, in_dim=12, hidden_dim=10, output_dim=12, n_layer=1): ...
batch_first– 默认为False,也就是说官方不推荐我们把batch放在第一维,这个CNN有点不同,此时输入输出的各个维度含义为(seq_length,batch,feature)。当然如果你想和CNN一样把batch放在第一维,可将该参数设置为True。 dropout– 如果非0,就在除了最后一层的其它层都插入Dropout层,默认为0。
所谓encoder-decoder模型,又叫做编码-解码模型。这是一种应用于seq2seq问题的模型。 那么seq2seq又是什么呢?简单的说,就是根据一个输入序列x,来生成另一个输出序列y。seq2seq有很多的应用,例如翻译,文档摘取,问答系统等等。在翻译中,输入序列是待翻译的文本,输出序列是翻译后的文本;在问答系统中,输入序列是提出...
("总的文字类别: ",n_vocab)# 解析数据集,转化为输入向量和输出向量seq_length=10dataX=[]dataY=[]foriinrange(0,n_chars-seq_length,1):seq_in=raw_text[i:i+seq_length]seq_out=raw_text[i+seq_length]dataX.append([char_to_int[char]forcharinseq_in])dataY.append(char_to_int[seq_out...