hidden_state = hidden_state.to(device) cell_state = cell_state.to(device) self.hidden = (hidden_state, cell_state) # Forward Pass x, h = self.lstm(x, self.hidden) # LSTM x = self.dropout(x.contiguous().view(x.shape[0], -1)) # Flatten lstm out x = self....
vgg16(pretrained=True) # 自建一层,用于提取LSTM层输出中的第一部分tensor class GetLSTMOutput(nn.Module): def forward(self, x): out, _ = x return out #在VGG16特征提取的最后,插入LSTM层,前后分别对特征做拉直和重组 model.features.add_module('31', nn.Flatten(2, 3)) model.features.add_...
lstm.flatten_parameters() outputs, (hidden, cell) = self.lstm(x) predictions = self.fc(hidden[-1]) return predictions # 超参数 input_size = 10 # 特征数量 hidden_size = 50 # LSTM隐藏层大小 num_layers = 2 # LSTM层数 output_size = 3 # 输出大小,对应3种资产的权重 sequence_length = ...
defforward(self, x): self.lstm.flatten_parameters outputs, (hidden, cell) = self.lstm(x) predictions = self.fc(hidden[-1]) returnpredictions # 超参数 input_size =10# 特征数量 hidden_size =50# LSTM隐藏层大小 num_layers =2# LSTM层数 output_size =3# 输出大小,对应3种资产的权重 sequence...
3. 多块GPU(数据并行),lstm参数展平 当我们有多块GPU,并且全部使用时,训练lstm,需要进行参数展平的操作,否则会有一堆提示信息(这不算报错吧,warning) 由于多次循环,满屏基本都是上图中的warning了。 那么怎样进行参数展平,只需要在lstm cell前加lstm.flatten_parameters(),如下图所示 ...
下面有个flatten函数,是用于cuda的,不作解读,理解cpu版本,cuda的工作原理一样,只不过可以更简单的并行化。 在这个函数中,我们对parameters中的所有在 进行初始值。 这个函数检查了要前向传输的自变量,当batch_size不为空时,这以为着我们的sequence已经是pack之后的了,当这个sequence是pad之后的我们输入的维度便期待...
x = self.dropout(x.contiguous.view(x.shape[0],-1))# Flatten lstm out x = self.fc1(x)# First Dense returnself.dnn(x)# Pass forward through fully connected DNN. 我们设置了2个可以自由地调优的参数n_hidden和n_deep_players。更大的参数意味着模型更复杂和更长的训练时间,所以这里我们可以使用...
# Forward Passx, h = self.lstm(x, self.hidden) # LSTMx = self.dropout(x.contiguous().view(x.shape[0], -1)) # Flatten lstm outx = self.fc1(x) # First Densereturn self.dnn(x) # Pass forward through fully connected DNN...
view(x.shape[0], -1)) # Flatten lstm out x = self.fc1(x) # First Dense return self.dnn(x) # Pass forward through fully connected DNN. 我们设置了2个可以自由地调优的参数n_hidden和n_deep_players。更大的参数意味着模型更复杂和更长的训练时间,所
使用LSTM执行分类任务 使用RNN执行回归任务# importtorchfromtorchimportnnimportnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotasplt# torch.manual_seed(1) # reproducible# Hyper ParametersTIME_STEP =10# rnn time stepINPUT_SIZE =1# rnn input sizeLR =0.02# learning rate# show datasteps = np.linspace(0, np.pi*2,...