input_size = 128 # 输入的维度,就是我们word_embedding的长度 hidden_size = 64 # 这里我自己定义的,定义的是lstm的hidden也是输出的维度 num_layers = 1 # 先定义一层的LSTM lstm = torch.nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers) input = getFromDataSet() # 函数没定义,就是从data中取batch...
似乎看起来用output更合理,但网上的代码很多用hidden的 这就涉及到任务问题 在batch_first=True, bidirection=False的情况下,我们输入的tensor维度应当为(batch, seq_len[1], feature),output的维度也是(batch, seq_len, hidden_size) 而hidden的维度为(num_layers, batch, hidden_size) 从维度上,可以看到 outp...
输入参数 参数有input_size, hidden_size, num_layers, bias, batch_first, dropout, bidrectional. 常用的就是Input_size就是输入的大小,一般就是多维度的最后一个维度的值。 hidden_size 是输出的维度,也是指输出数据的维度的最后一个维度的大小。 bidrectional表示是否为双向lstm。这可能影响输出维度,后面讲。
classRNN(object):def__init__(self,input_size,hidden_size):super().__init__()#因为最后的操作是相加 所以hidden要和output的shape一致 self.W_xh=torch.nn.Linear(input_size,hidden_size)self.W_hh=torch.nn.Linear(hidden_size,hidden_size)def__call__(self,x,hidden):returnself.step(x,hidden)...
self.pred = torch.nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): output = F.relu(self.linear1(x)) output = self.pred(output) return output def draw(pred, y): pred = torch.max(F.log_softmax(pred, dim=1), 1)[1] ...
hidden_size, self.num_layers, batch_first=True, dropout=0.5) 如果num_layers=2, hidden_size=64,那么两层LSTM的hidden_size都为64,并且最后一层也就是第二层结束后不会执行dropout策略。 如果我们需要让两层LSTM的hidden_size不一样,并且每一层后都执行dropout,就可以采用LSTMCell来实现多层的LSTM。 LSTM...
hidden_size = 20 num_layers = 1 gru = nn.GRU(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True) 定义了GRU层之后,接下来是数据的输入。在PyTorch中,可以将数据直接传递给GRU层进行前向传播。但是,需要注意以下事项: 输入数据的形状:输入数据的形状应该与GRU模型的输入尺寸相匹配。对于单层的GRU模型...
self.classifier=nn.Linear(config.hidden_size, self.config.num_labels) self.init_weights() 我们可以通过 num_labels 传递分类的类别数,从构造函数可以看出这个类大致由3部分组成,1个是Bert,1个是Dropout,1个是用于分类的线性分类器Linear。 Bert用于提取文本特征进行Embedding,Dropout防止过拟合,Linear是一个弱分...
batch_size=batch_size, shuffle=True) 判别器模型 定义判别器网络结构,这里使用LeakyReLU为激活函数,输出一个节点并经过 Sigmoid后输出,用于真假二分类。 # 构建判断器 D = nn.Sequential( nn.Linear(image_size, hidden_size), nn.LeakyReLU(0.2), ...
以下是在NVIDIA A100 GPU上取得的结果，batch size为1。在NVIDIA A100 GPU上比较原生PyTorch和Torch-TensorRt的吞吐量 用TensorRT实现T5和GPT-2实时推理 Transformer架构完全改变了自然语言处理领域。近年来，许多新颖的大语言模型都建立在Transformer模块之上，比如BERT、GPT和T5。T5和GPT-2简介 T5可以用来回答问题、做...