cnn+lstm+attention pytorch 源代码 文心快码BaiduComate 为了帮助你实现一个结合CNN、LSTM和Attention机制的PyTorch模型,我将按照你的要求分点给出代码示例和解释。以下是完整的代码实现,包括CNN模型用于特征提取、LSTM模型用于序列建模、引入Attention机制以及将这三个部分组合成一个完整的模型,并进行测试。 1. 搭建CNN...
embedded = self.dropout(embedded) #input是上一步的单词与上一步的状态拼接,作为attention的参数,考虑哪些encoder状态是值得参考的 attn_weights = F.softmax( self.attn(torch.cat((embedded[0], hidden[0]), 1)), dim=1) # 连接输入的词向量和上一步的hide state并建立bp训练,他们决定了attention权重 ...
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...
h_0 = torch.zeros(self.lstm.num_layers, batch_size, self.lstm.hidden_size).to(x.device) c_0 = torch.zeros(self.lstm.num_layers, batch_size, self.lstm.hidden_size).to(x.device) x, (h_n, c_n) = self.lstm(x, (h_0, c_0)) x = self.dropout(h_n[-1]) x = self.fc(...
只是用LSTM,没有attention,训练结果如下: hidden_dim=64, n_layers=2的条件下: 当定义的模型部分只有LSTM时,准确率:78.08% 当使用2.1的Attention公式,准确率:82.46% 当使用2.2的Attention公式,准确率:81.49% 加入Attention机制,性能略有提升。
3.2 定义EMD-CNN-LSTM预测模型 注意:输入风速数据形状为 [64, 10, 96], batch_size=64, 维度10维代表10个分量,96代表序列长度(滑动窗口取值)。 3.3 定义模型参数 # 定义模型参数batch_size=64input_len=96# 输入序列长度为96 (窗口值)input_dim=10# 输入维度为10个分量conv_archs=((1,32),(1,64))...
只是用LSTM,没有attention,训练结果如下: hidden_dim=64, n_layers=2的条件下: 当定义的模型部分只有LSTM时,准确率:78.08% 当使用2.1的Attention公式,准确率:82.46% 当使用2.2的Attention公式,准确率:81.49% 加入Attention机制,性能略有提升。
这是最近两个月来的一个小总结,实现的demo已经上传github,里面包含了CNN、LSTM、BiLSTM、GRU以及CNN与LSTM、BiLSTM的结合还有多层多通道CNN、LSTM、BiLSTM等多个神经网络模型的的实现。这篇文章总结一下最近一段时间遇到的问题、处理方法和相关策略,以及经验(其实并没有什么经验)等,白菜一枚。
Pytorch-cnn-lstm-forecast 基于pytorch搭建多特征CNN-LSTM时间序列预测,运行main.py即可,若要保存模型需手动添加相应代码…… Datasets Kaggle上的房价预测 Attention 在模型上添加了attention机制,具体拟合效果可见图 原数据按照月度聚合 原数据按照季度聚合
NLP实战一:Pytorch实现TextCNN文本分类 NLP实战二:Pytorch实现TextRNN 、TextRNN+Attention文本分类 NLP实战三:Pytorch实现FastText文本分类 中文数据集 我从THUCNews中抽取了20万条新闻标题,已上传至github,文本长度在20到30之间。一共10个类别,每类2万条。