本文中介绍解析的代码均为原始代码,地址:https://github.com/yjxiong/tsn-pytorch。 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...
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...
2.3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...
fromtorch.autogradimportVariable # Create RNN Model classRNNModel(nn.Module): def__init__(self, input_dim, hidden_dim, layer_dim, output_dim): super(RNNModel,self).__init__() # Number of hidden dimensions self.hidden_dim=hidden_dim # Number of hidden layers self.layer_dim=layer_dim ...
这次的文章我们开始接触一下大名鼎鼎的循环神经网络,循环神经网络(RNN,Recurrent Neural Network)的文章网络上已经有很多了,那么作者为什么还要自己写呢?主要原因是想从一个小白的角度和大家分享一下循环神经网络的相关知识,在写作的过程中还可以发现一些不一样的东西和巩固自己已经掌握的知识点。
可以看到,在训练RNN时,可以不传入h_0,此时PyTorch会自动创建全0的h_0。 forward中最重要的也是真正执行前向计算的是如下两行代码: func=self._backend.RNN(self.mode,self.input_size,self.hidden_size,num_layers=self.num_layers,batch_first=self.batch_first,dropout=self.dropout,train=self.training,bidire...
在PyTorch种构建循环神经网络涉及在多个时间步长上克隆多个RNN层 的参数,RNN层保留了Hidden State和梯度,这些状态完全由PyTorch的计算图来自动完成维护,这意味我们只需要关心前馈网络而不需要关注反向传播 四、训练RNN网络 训练该网络所需要做的是向他输入大量的数据,令其进行预测,然后告诉它是否有错误 ...
用RNN Cell就是这样的代码: import torch input_size=4hidden_size=4batch_size=1# 准备数据idx2char=['e','h','l','o']x_data=[1,0,2,2,3]y_data=[3,1,2,3,2]one_hot_lookup=[[1,0,0,0],[0,1,0,0],[0,0,1,0],[0,0,0,1]]x_one_hot=[one_hot_lookup[x]forxinx_data...
在这里RNN层直接使用pytorch提供的RNN。 代码语言:javascript 复制 state=torch.zeros((1,batch_size,num_hiddens))state.shape 使用torch.zeros用零向量初始化隐状态。隐状态是三维的,形状是隐状态层数、批量大小、隐藏层大小。 RNN隐状态计算\mathbf{H}_t = \phi(\mathbf{X}_t \mathbf{W}_{xh} + \mathbf...
以下是一个使用PyTorch实现RNN(循环神经网络)处理时间序列数据的示例代码。该代码使用了长短期记忆(LSTM)模型,并通过训练数据对其进行训练。 import torch from torch import nn #定义LSTM模型 class LSTMModel(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size): super(LSTMModel, self)....