class Net(torch.nn.Module): def __init__(self, n_feature, n_hidden, n_output): super(Net, self).__init__() self.hidden = torch.nn.Linear(n_feature, n_hidden) self.predict = torch.nn.Linear(n_hidden, n_output) # 前项传播过程 def forward(self, x): hidden_x = self.hidden(...
由于TCN的感受野依赖于网络深度n、滤波器大小k和扩张因子d,因此更大更深的TCN的稳定变得很重要。 下面结合作者源代码,对这三个参数解释。 3.1 TemporalConvNet 网络深度n就是有多少个block,反应到源代码的变量为num_channels的长度,即 len(num_channels)。 class TemporalConvNet(nn.Module): def __init__(self...
Since a TCN’s receptive field depends on the network depth n as well as filter size k and dilation factor d, stabilization of deeper and larger TCNs becomes important. 翻译是: 由于TCN的感受野依赖于网络深度n、滤波器大小k和扩张因子d,因此更大更深的TCN的稳定变得很重要。 下面结合作者源代码,对...
UserWarning: RNN module weights are not part of single contiguous chunk of memory. This means they need to be compacted at every call, possibly greately increasing memory usage.To compact weights again call flatten_parameters(). 我的理解是,为了提高内存的利用率和效率,调用flatten_parameters让paramete...
Source File: tcn.py From ronin with GNU General Public License v3.0 6 votes def __init__(self, n_inputs, n_outputs, kernel_size, stride, dilation, padding, dropout=0.2): super(TemporalBlock, self).__init__() self.conv1 = weight_norm(nn.Conv1d(n_inputs, n_outputs, kernel_...
- 例如,修改 `TCNAttentionLSTM` 模型中的卷积层输入通道数: ```python self.conv1 = nn.Conv1d(in_channels=32, out_channels=64, kernel_size=7) ``` ### 4. **重新训练模型** - 如果输入数据的特征数发生了变化,且无法通过调整模型定义解决,则需要使用新的输入数据重新训练模型。 #...
TGSC_LSTM-TCN-GAN数据生成模型(Python完整源码和数据) TGSC_LSTM-TCN-GAN数据生成模型(Python完整源码和数据) TGSC_LSTM-TCN-GAN数据生成模型(Python完整源码和数据) TGSC_LSTM-TCN-GAN数据生成模型(Python完整源码和数据) import argparse import os import random import torch import torch.nn as nn import ...
nn.BatchNorm1d 本身不是给定输入矩阵,输出归一化结果的函数,而是定义了一个方法,再用这个方法去做归一化。 下面是一个例子。 importtorchimportnumpy as npfromtorchimportnnimporttorch.nn.functional as FBN= nn.BatchNorm1d(5) input= torch.randn(3, 5)print(input) ...
这个错误信息表明在尝试将数据加载到GPU时遇到了问题。具体来说,`RuntimeError: cannot pin 'torch.cuda.FloatTensor' only dense CPU tensors can be pinned` 这个错误提示说明程序试图将一个已经在GPU上的张量(`torch.cuda.FloatTensor`)固定(pin)到内存中,但是只有CPU上的密集张量才能被固定。