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图像说明示例解码器LSTM Pytorch的输入大小

是一个固定大小的图像特征向量。在使用LSTM解码器生成图像描述时，通常需要将输入图像通过一个预训练的卷积神经网络（如ResNet）提取特征。这个特征向量的大小通常为2048维。

LSTM（长短期记忆网络）是一种循环神经网络（RNN）的变体，它在序列数据建模中表现出色。在图像描述生成任务中，LSTM被用作解码器，将图像特征向量作为输入，并逐步生成图像描述的单词序列。

LSTM解码器的输入大小为固定的图像特征向量，这个特征向量捕捉了图像的语义信息。通过将图像特征向量输入到LSTM解码器中，模型可以学习生成与图像内容相关的自然语言描述。

在Pytorch中，可以使用torchvision库中的预训练模型来提取图像特征向量。具体而言，可以使用torchvision.models中的ResNet模型，将图像输入模型并提取最后一个全连接层之前的特征向量。这个特征向量可以作为LSTM解码器的输入。

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相关搜索:CNN之后的LSTM如何输入和什么尺寸(输入大小)？PyTorch -调整图像大小的原因是什么?如何确定最佳大小？PyTorch中多对多CNN-LSTM的输出大小问题 vscode 1.39发行说明中的第二个示例图像的颜色主题是什么？下面的编码器-解码器模型如何生成与输入大小不同的输出？不同输入大小的Keras图像分类使用Django中的输入范围值更改图像大小使用pytorch预训练模型预测时所需的图像大小关于灰度图像DCGAN (Pytorch)中通道大小的问题具有错误维度Conv1D的Pytorch输入张量大小

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