n_outputs, sequence_len, n_lstm_layers=1, n_deep_layers=10, use_cuda=False, dropout=0.2): ''' n_features: number of input features (1 for univariate forecasting) n_hidden: number of neurons in each hidden layer n_outputs: number of outputs to predict for each training ...
optimizer = optim.SGD(model.parameters(), lr=args.lr, momentum=args.momentum) for epoch in range(1, args.epoch + 1): train(args, model, device, train_loader, optimizer, epoch) test(args, model, device, test_loader) if (args.save_model): torch.save(model.state_dict(), "mnist_cnn....
lr=0.001) self.lr = opt.lr self.model = make_model() def forward(self,input): pass def train_(self): # 训练模型 for epoch in range(opt.max_epoch) for ii,data in enumerate(self.dataloader): self.train_step(data) model.save() def...
第一步依然是经过一个embedding层得到每个单词的embedding向量,这时候维度就是[seq_len, batch_size, embed_dim],然后是经过一个双向的LSTM,并且是2层堆叠起来的,这时候的网络输出会是一个[seq_len, batch_size, hidden_size*num_directions],LSTM的隐藏状态h和c是[num_layers*num_directions,batch_size, hidde...
通常,预训练的CNN从输入图像中提取特征。线性变换特征向量以具有与RNN / LSTM网络的输入维度相同的维度。该网络在我们的特征向量上被训练为语言模型。 为了训练我们的LSTM模型,我们预定义了标签和目标文本。例如,如果标题是“一个男人和一个女孩坐在地上吃饭”,我们的标签和目标将如下 - ...
在本教程中,我们将使用PyTorch-LSTM进行深度学习时间序列预测。 我们的目标是接收一个值序列,预测该序列中的下一个值。最简单的方法是使用自回归模型,我们将专注于使用LSTM来解决这个问题。 数据准备 让我们看一个时间序列样本。下图显示了2013年至2018年石油价格的一些数据。
There is an example of LSTM for pytorch. The below code works fine when using CPU or 1 GPU. However, when I use more than 1 GPU, it gives an error: AttributeError: module 'torch' has no attribute 'long' The code that caused the error: def prepare_sequence(seq, to_...
在深度学习中,时间序列数据通常被表示为三维张量,这是因为它们需要符合特定的神经网络架构(如循环神经网络 RNNs 或长短时记忆网络 LSTM)的输入要求。这种表示方式有助于网络理解序列中的模式,并能够有效地处理序列数据。以下是三维张量的具体含义: 样本数量 (Samples): 第一个维度代表了数据集中有多少个独立的序列样...
依旧是LSTM import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F import torch.optim as optim from torch.autograd import Variable class LSTM(nn.Module): def __init__(self, hidden_dim, emb_dim=300, num_linear=1): super().__init__() self.embedding = nn.Embedding(len(TEXT.vocab), ...
因此,本文中的序列对序列(seq2seq)模型使用了一种编码器-解码器架构,它使用一种名为LSTM(长短期记忆)的RNN,其中编码器神经网络将输入的语言序列编码为单个向量,也称为上下文向量。 这个上下文向量被称为包含输入语言序列的抽象表示。 然后将这个向量传递到解码器神经网络中,用解码器神经网络一个词一个词地输出相应...