2.LSTM输出 output, (h_n, c_n) output (seq_len, batch, hidden_size * num_directions): 保存RNN最后一层的输出的Tensor。 h_n (num_layers * num_directions, batch, hidden_size): Tensor,保存着RNN最后一个时间步的隐状态。 c_n (num_layers * num_directions, batch, hidden_size): Tensor,...
rnn_utils 下载 一:vanilla RNN 使用机器学习技术处理输入为基于时间的序列或者可以转化为基于时间的序列的问题时,我们可以对每个时间步采用递归公式,如下,We can process a sequence of vector x by applying a recurrence formula at every time step: ht= fW( ht-1,xt) 其中xt是在第t个时间步的输入(input ...
rnn_utils.py7.65 KB 一键复制编辑原始数据按行查看历史 lifan提交于6年前.机器学习 # -*- coding: UTF-8 -*- """ 实用方法 """ importos importsys importargparse importdatetime importcollections importnumpyasnp importtensorflowastf """ 此例子中用到的数据是从 Tomas Mikolov 的网站取得的 PTB 数据...
Breadcrumbs NP_RNNs / utils.pyTop File metadata and controls Code Blame 106 lines (72 loc) · 2.93 KB Raw import torch import os import yaml def save_experiment(model, seed, name, algorithm, net_structure, batch_size, decorrelation, lr_fwd, lr_decor, performances, correlation): # Create...
Train a deeper LSTM and normalized CNN Visual Question Answering model. This current code can get 58.16 on OpenEnded and 63.09 on Multiple-Choice on test-standard. - History for misc/RNNUtils.lua - GT-Vision-Lab/VQA_LSTM_CNN
返回的对象是PackedSequence object。该类型的变量便可以直接喂给 RNN/LSTM等。 torch.nn.utils.rnn.pad_packed_sequence():之前的pack_padded_sequence 是先补齐到相同长度 再压紧,这个当然就是反过来,对压紧后的序列 进行扩充补齐操作。 注意:inputs是否排好序和lengths参数和enforce_sorted 一定要对应起来。小萌...
torch.nn.utils.rnn.pad_sequence(sequences, batch_first=False, padding_value=0.0) 1 函数功能 此函数返回大小为 T x B x * 或B x T x * 的张量,其中 T 是最长序列的长度。 参数详解 sequences (list[Tensor]): 可变长度序列的列表,shape=[batch_size, N],N长度不一。 batch_first (bool, op...
utils.getZeroMaskBatch(batch, zeroMask) -- get first tensor local first = nn.utils.recursiveGetFirst(batch) first = first:contiguous():view(first:size(1), -1) -- collapse non-batch dims -- build mask (1 where norm is 0 in first) local _zeroMask = torch.getBuffer('getZero...
utils.py5.95 KB 一键复制编辑原始数据按行查看历史 sierkinhane提交于5年前.idle #!/usr/bin/python # encoding: utf-8 #!/usr/bin/python # encoding: utf-8 importtorch importtorch.nnasnn fromtorch.autogradimportVariable importcollections importparams ...
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