pytorch实现RNN、LSTM以及GRU LSTM预测股票行情 数据集 附录 总结 前言 这期我们讲进入RNN循环神经网络的学习中来,由于卷积神经网络具有平移不变性,使其对于输入有先后顺序的数据(序列数据)处理起来会缺失信息,而RNN神经网络结构就是为解决这一问题而诞生的。 前期回归 wxchyy:万字长文一文通透常用激活函数 | 常用损...
在TSN实验配置中,部分代码有所更改,不做对比。 一、项目结构 tsn-pytorch项目中主要的文件即其作用如下所示 下面对训练部分的代码进行详细的介绍。 二、训练部分 在前一篇博文TSN实验配置中,TSN训练是从main.py进入的,而main.py文件主方法为main(),所以我们从main()开始,其主体功能如下图,下面按顺序解释主函数...
#RNN的PyTorch实现importtorch.nnasnnclassSimpleRNN(nn.Module):def__init__(self,input_size,hidden_size,output_size):super(SimpleRNN,self).__init__()self.rnn=nn.RNN(input_size,hidden_size,batch_first=True)self.fc=nn.Linear(hidden_size,output_size)defforward(self,x,h_0):out,h_n=self....
torch.nn.RNN(input_size, hidden_size, num_layers, bias=True, nonlinearity='tanh', batch_first, dropout, bidirectional) 1. batch_first:如果为True,则输入和输出张量将作为(batch,seq,feature)而不是(seq,batch,feature),默认为False; out,hidden=rnn(x,h0) x=[x1,x2,…,xn] out=[h1,h2,…,h...
2.1.3 代码实现 以下的实现都是基于文本分类任务进行的: importtorchimporttorch.nnasnnclassTextRNN(nn.Module):def__init__(self,vocab_size,embedding_dim,hidden_dim,num_layers,dropout,num_classes):super(TextRNN,self).__init__()self.embedding=nn.Embedding(vocab_size,embedding_dim)self.rnn=nn.RNN...
2.3使用nn.RNN构建多层循环网络 相比2.1处的代码,只要改变层数即可。 1fromtorchimportnn23rnn = nn.RNN(100, 20, 2)#词向量维度100维,输出维度20,层数为24print(rnn._parameters.keys())#odict_keys(['weight_ih_l0', 'weight_hh_l0', 'bias_ih_l0', 'bias_hh_l0', 'weight_ih_l1', 'weigh...
RNN 中最主要的参数是 input_size 和 hidden_size,其余的参数通常不用设置,采用默认值就可以了。 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 importtorch rnn=torch.nn.RNN(20,50,2)input=torch.randn(100,32,20)h_0=torch.randn(2,32,50)output,hn=rnn(input,h_0)print(output.size(),hn....
在本文中,我们深入探讨了循环神经网络(RNN)及其高级变体,包括长短时记忆网络(LSTM)、门控循环单元(GRU)和双向循环神经网络(Bi-RNN)。文章详细介绍了RNN的基本概念、工作原理和应用场景,同时提供了使用PyTorch构建、训练和评估RNN模型的完整代码指南。 作者TechLead,拥有10+年互联网服务架构、AI产品研发经验、团队管理...
PyTorch是一种流行的深度学习框架,广泛用于构建和训练神经网络模型。在本节中,我们将介绍如何使用PyTorch构建基本的RNN模型。 3.2.1 定义RNN结构 RNN模型由输入层、隐藏层和输出层组成。以下是构建RNN的代码示例: import torch.nn as nnclass SimpleRNN(nn.Module):def __init__(self, input_size, hidden_size,...