这篇博客是对https://pytorch.org/tutorials/intermediate/seq2seq_translation_tutorial.html#sphx-glr-intermediate-seq2seq-translation-tutorial-py中一些问题的解惑,可以配合使用,有其他不理解的也欢迎讨论。 原实验运行在老版本的python和torch上,在当前版本已经做不到copy&paste and play了,因此,我修改了一些代码。
3. 构建CNN+LSTM+Attention模型 现在我们可以开始构建CNN+LSTM+Attention模型了。这个模型由CNN层、LSTM层和Attention层组成。 classCNNLSTMAttention(nn.Module):def__init__(self,input_size,hidden_size):super(CNNLSTMAttention,self).__init__()# 定义CNN层self.cnn=nn.Conv1d(input_size,hidden_size,kernel...
前言 一、基于PyTorch搭建CNN+LSTM+Attention模型实现风速时间序列预测 二、配置类 三、时序数据集的制作 四、数据归一化 五、数据集加载器 六、搭建CNN+LSTM+Attention模型 七、定义模型、损失函数、优化器 八、模型训练 九、可视化结果 完整源码 前言 ? 最近很多订阅了?《深度学习100例》?的用户私信咨询基于深度学...