torch.nn.GRU 是 PyTorch 中实现门控循环单元(Gated Recurrent Unit, GRU)的一个模块。GRU 是一种简化版的 LSTM(长短期记忆网络),旨在减少计算成本的同时保持对长期依赖的有效建模能力。参数说明 input_size: 输入张量中的特征维度大小。这是每个时间步的输入向量的维度。 hidden_size: 隐层张量中的特征维度大小...
lstm(x) # b, s, h x = x[:, -1, :] x = self.fc(x) # b output_size return x 3.3 TCN-GRU TCN-GRU类似: class TCN_GRU(nn.Module): def __init__(self): super(TCN_GRU, self).__init__() self.tcn = TCN(num_inputs=7, channels=[32, 32, 32]) self.gru = nn.GRU(...
没了,整个TCN挺简单的,如果之前学过PyTorch和图像处理的一些内容,然后用TCN来上手时间序列,效果会和LGB差不多。(根据最近做的一个比赛),没有跟Wavenet比较过,Wavenet的pytorch资源看起来怪复杂的,因为wavenet是用来处理音频生成的,会更加复杂一点。 总之TCN就这么多,谢谢大家。举报...
2、BP神经网络的Python代码实现(怎样划分训练集和测试集?为什么需要归一化?归一化是必须的吗?什么是梯度爆炸与梯度消失?) 3、PyTorch代码实现神经网络的基本流程(Data、Model、Loss、Gradient)及训练过程(Forward、Backward、Update) 4、...
PyTorch编程入门与进阶 1、张量(Tensor)的定义,以及与标量、向量、矩阵的区别与联系) 2、张量(Tensor)的常用属性与方法(dtype、device、layout、requires_grad、cuda等) 3、张量(Tensor)的创建(直接创建、从numpy创建、依据数值创建、...
下面看如何使用Pytorch来实现一维卷积: 1 net = nn.Conv1d(in_channels=1,out_channels=1,kernel_size=2,stride=1,padding=1,dilation=1) 其中的参数跟二维卷积非常类似,也是有通道的概念的。这个好好品一下,一维数据的通道跟图像的通道一样,是根据不同的卷积核从相同的输入中抽取出来不同的特征。kernel_size...
没了,整个TCN挺简单的,如果之前学过PyTorch和图像处理的一些内容,然后用TCN来上手时间序列,效果会和LGB差不多。(根据最近做的一个比赛),没有跟Wavenet比较过,Wavenet的pytorch资源看起来怪复杂的,因为wavenet是用来处理音频生成的,会更加复杂一点。 总之TCN就这么多,谢谢大家。 本文参与 腾讯云自媒体同步曝光计划,分享...
从零学习pytorch 第5课 PyTorch模型搭建三要素 # 导入库importtorchimporttorch.nnasnnfromtorch.nn.utilsimportweight_norm # 这个函数是用来修剪卷积之后的数据的尺寸,让其与输入数据尺寸相同。classChomp1d(nn.Module):def__init__(self, chomp_size):super(Chomp1d, self).__init__() ...
还有传统的lstm,bilstm序列短的时候效果也比注意力机制好。所以注意力机制诞生的原因就是面向现在大数据的时代,企业里面动不动就是百万数据,超长序列,用传统的递归神经网络计算费时还不能并行计算,人工智能很多企业比如极视角现在全换注意力机制了 缺点: 自注意力机制的信息抓取能力其实不如RNN和CNN,在小数据集的表现...
在模型初始化时,使用不同的随机权重初始化方法可以引入随机性。PyTorch提供了多种初始化方法,例如: ```pythonimporttorch.nn.init as initdef init_weights(m):ifisinstance(m, nn.Conv1d): init.kaiming_normal_(m.weight,mode='fan_out',nonlinearity='relu')elifisinstance(m, nn.BatchNorm1d): ...