根据上述代码的解释和理解,我们可以方便的验证其输入和输出。 # 输入27个通道,或者特征 # 构建1层的TCN,最后输出一个通道,或者特征 model2 = TemporalConvNet(num_inputs=27, num_channels=[32,16,4,1], kernel_size=3, dropout=0.3) import torch # 检测输出 with torch.no_grad(): # 模型输入一定是...
这里注意,padding的时候对数据列首尾都添加了,torch官方解释如下: padding controls the amount of padding applied to the input. It can be either a string {‘valid’, ‘same’} or a tuple of ints giving the amount of implicit padding applied onboth sides. 注意这里是both sides。例如,还是上述代...
以下是使用PyTorch实现TCN核心组件的示例代码(可以直接调用): import torch import torch.nn as nn from torch.nn.utils import weight_norm class Chomp1d(nn.Module): def __init__(self, chomp_size): super(Chomp1d, self).__init__() self.chomp_size = chomp_size def forward(self, x): return...
importtorchimporttorch.nnasnnimporttorch.nn.functionalasFclassTCNBlock(nn.Module):def__init__(self,input_size,output_size,kernel_size,dilation):super(TCNBlock,self).__init__()self.conv=nn.Conv1d(input_size,output_size,kernel_size,dilation=dilation,padding=(kernel_size-1)*dilation)self.norm=...
importtorch.nn as nn #Applies weight normalization to a parameter in the given module. fromtorch.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): ...
import torch.nn as nn import time import math import sys sys.path.append("/home/kesci/input") import d2l_jay9460 as d2l (corpus_indices, char_to_idx, idx_to_char, vocab_size) = d2l.load_data_jay_lyrics() device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') ...
代码语言:javascript 复制 # 导入库importtorchimporttorch.nnasnn from torch.nn.utilsimportweight_norm 代码语言:javascript 复制 # 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__()self.chomp_size=...
TCN代码实现 代码语言:javascript 代码运行次数:0 运行 AI代码解释 #导入包 import os import torch from torch import nn from torch.autograd import Variable import pickle from torch.nn.utils import weight_norm import argparse import time import math import torch.optim as optim #数据读入和预处理 def ...
#print(y_pred) # 注释掉的代码,原本可能用于打印预测值 在这里,我们测试了训练数据,看看平均验证损失是否足够低。之所以要看平均值,是因为数据的性质决定了它的波动性。一个好的模型应该能够应对这种波动性。 # 验证模型 validation_loss = [] with torch.no_grad(): # 禁用梯度计算,以节省内存和加速计算 ...
# 创建随机输入数据 input_data = torch.randn(1, num_inputs, 100) # 假设输入序列长度为100 # 前向传播 output = model(input_data) print(output.shape) # 输出形状应为 (batch_size, num_channels[-1], sequence_length) 以上代码展示了如何在PyTorch中实现一个基本的TCN模型,包括模型的定义、初始化...