以下是一个基本的torch LSTM拟合模型参数的示例代码: ```python import torch import torch.nn as nn #定义LSTM模型 class LSTM(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size): super(LSTM, self).__init__() self.hidden_size = hidden_size self.lstm = nn.LSTM(input_...
torch.Size([24, 10, 16])#因为是上下两层的lstm,所以有两组h和ctorch.Size([2, 10, 16]) torch.Size([2, 10, 16]) 如果设置为batch_first=True,就代表输入中第一个是batch_size,最后输出也会变化了,如下: importtorch.nn as nnimporttorch#batch=10,seq=24,input_size=100x = torch.rand(24,...
二、双向LSTM模型 1、双向LSTM的结构 双向LSTM(Bidirectional Long-Short Term Memorry,Bi-LSTM)不仅能利用到过去的信息,还能捕捉到后续的信息,比如在词性标注问题中,一个词的词性由上下文的词所决定,那么用双向LSTM就可以利用好上下文的信息。 双向LSTM由两个信息传递相反的LSTM循环层构成,其中第一层按时间顺序传递信...
用torch.nn模块搭建的模型是一个layer,用torch.nn.function模块搭建的模型是函数。 先看一下torch.nn.lstm(input_size,hidden_size,num_layers,bias,batch_first,dropout,bidirectional) input_size==embedding_size hidden_size,lstm模型参数维度 num_layers,有几层LSTM bias: 隐层状态是否带bias,默认为true。bias...
复杂多变的气象条件和社会事件等不确定因素都会对电力系统负荷造成一定的影响,使得传统负荷预测模型的应用存在一定的局限性。同时,随着电力系统负荷结构的多元化,也使得模型应用的效果有所降低,因此电力系统负荷预测问题亟待进一步研究。 1.1 地区负荷的中短期预测分析...
定义LSTM模型结构。模型类继承自PyTorch的Module,初始化函数中设定输入维度、隐藏层维度、层数。在forward方法中定义数据流动:将输入传入LSTM层,提取最后一个时间步的隐藏状态,通过全连接层输出预测值。注意处理LSTM返回的隐藏状态和细胞状态,这里只用输出结果做预测。 实例化模型对象,指定隐藏层维度为128,层数为2。定义...
由于模型参数量主要由卷积,全连接层,BatchNorm层等部分组成,我们以卷积的参数量为例进行参数量的计算分析: 卷积核参数量:M×C×K×K,偏置参数量:M,总体的参数量:M×C×K×K+M 全连接层的作用 全连接层将卷积学习到的高维特征映射到label空间,可以作为整个网络的分类器模块。
torch 的RNN LSTM GRU 首先创造初始值 这里画出图帮助理解 其实对于每个单元来说 h就是输出, 这里可以看到最终两者的结果是相同但是id 不同, 在tensorflow中两者的id都是相同的 真不明白torch创建的rnn单元为啥非得指明输入的x的维度, 这样的模型只能接收一定的x,而tensorflow中rnn单元对输入的维度是没有限制的,...
sigmoid函数的数学表达式为f(x) = 1 / (1 + e^(-x)),在LSTM模型中通常用于门控单元的输出,以控制信息的流动和记忆单元的更新。 总的来说,LSTM模型中通常使用tanh和sigmoid这两种激活函数来控制信息的流动和记忆单元的更新,而在PyTorch中,你可以通过`torch.nn.Tanh`和`torch.nn.Sigmoid`来使用这两种激活...
两条RNN是独立的,既不共享参数也不共享状态。在输出的时候,把两个向量做连接(像贪食蛇一样只是连接在一起)记作y,如果双向再做多层RNN,就把y输出给下一层就可以;ht和ht‘ 是模型的输出,也是两个连接在一起作为输出。 双向RNN示意图 我们以双向LSTM为例看模型搭建情况,非常简单的双向网络模型,直接拿之前的代码...