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简析LSTM()函数的输入参数和输出结果(pytorch)

常用的就是Input_size就是输入的大小，一般就是多维度的最后一个维度的值。 hidden_size 是输出的维度，也是指输出数据的维度的最后一个维度的大小。...bidrectional表示是否为双向lstm。这可能影响输出维度，后面讲。...=0.5,bidirectional=True) 上面就定义了一个双向LSTM，输入的最后一个维度为10，比如说(50,64,10),其中50为每个序列的长度，64为批量大小，10就是50个元素中每个元素对应的向量长度...输出 结果包含：output, (h_n, c_n) output的维度：除了最后一个维度外前面的维度和输入的唯独相同，大小为（序列长度，批量大小，方向数 * 隐藏层大小） 如果是单向lstm，最后一个维度是输入参数里边的...比如上面的例子中，输出的output大小为(50,64,2*10) h_n, c_n表示每个句子的最后一个词对应的隐藏状态和细胞状态。 大小为(1*2, 64, 10).

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关于Pytorch中双向LSTM的输出表示问题

大家好，又见面了，我是你们的朋友全栈君。 在使用pytorch的双向LSTM的过程中，我的大脑中蒙生出了一个疑问。...双向的lstm的outputs的最后一个状态与hidden，两者之间肯定有所联系， 但具体是什么样子的呢？...第三条输出是（第一条数据）从左往右第一个词所对应的表示向量的值，为“序列从左往右第一个隐藏层状态输出”和“序列从右往左最后一个隐藏层状态输出”的拼接。...第四条输出是（第一条数据）从左往右最后一个词所对应的表示向量的值，为“序列从左往右最后一个隐藏层状态输出”和“序列从右往左第一个隐藏层状态输出”的拼接。...第五条输出是隐藏层输出，为“序列从左往右最后一个隐藏层状态输出”和“序列从右往左最后一个隐藏层状态输出”的拼接。

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通过一个时序预测案例来深入理解PyTorch中LSTM的输入和输出

由于大家普遍使用PyTorch的DataLoader来形成批量数据，因此batch_first也比较重要。...2 Inputs 关于LSTM的输入，官方文档给出的定义为： 可以看到，输入由两部分组成：input、(初始的隐状态h_0，初始的单元状态c_0)。...batch_size：一次性输入LSTM中的样本个数。在文本处理中，可以一次性输入很多个句子；在时间序列预测中，也可以一次性输入很多条数据。 input_size：见前文。...3 Outputs 关于LSTM的输出，官方文档给出的定义为： 可以看到，输出也由两部分组成：otput、(隐状态h_n，单元状态c_n)。...LSTM中的input的shape应该为： input(batch_size, seq_len, input_size) = input(5, 30, 1) 但实际上，经过DataLoader处理后的input_seq

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时间序列数据建模流程范例

这里说的准备数据并不只是丢出来一个数据库或是 csv 文件，它涉及到数据获取，数据清洗，数据标准化，创建数据集等过程，让我们一个一个来讨论。...这里我使用的数据是从 2020/08/01 到 2020/08/31 的小时数据，如下图所示。 数据清洗 视你的需求以及原始数据来说，数据清洗可以很简单，也可以很复杂。...DataLoader 定义了按 batch 加载数据集的方法，能够控制 batch 的大小，batch 中元素的采样方法，以及将 batch 结果整理成模型所需输入形式的方法，并且能够使用多进程读取数据...DataLoader 能够控制 batch 的大小，batch 中元素的采样方法，以及将 batch 结果整理成模型所需输入形式的方法，并且能够使用多进程读取数据。...: (seq_len, batch_size, output_size) 另外就是 layer 往往需要特定的输入维度，以 LSTM 为例，它需要传入的是三维参数：(seq_len, batch_size

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使用深度学习模型创作动漫故事，比较LSTM和GPT2的文本生成方法

LSTM(长短期记忆)是专门设计来捕获顺序数据中的长期依赖关系的，这是常规的RNNs所不能做到的，它通过使用多个门来控制从一个时间步骤传递到另一个时间步骤的信息。...在文本生成中，输入和输出是相同的，只是输出标记向右移动了一步。这基本上意味着模型接受输入的过去的单词并预测下一个单词。输入和输出令牌分批传递到模型中，每个批处理都有固定的序列长度。...通过向右移动输入标记来创建输出标记。 创建一个生成器函数，它批量地输出输入和输出序列。...我们向模型提供一些输入文本，例如，' A young woman '，我们的函数将首先对其进行标记，然后将其传递到模型中。...然后我们使用top-k抽样，即从n个词汇表中选择概率最高的k个标记，然后随机抽样一个标记作为输出返回。 然后，该输出被连接到输出的初始输入字符串中。这个输出标记将成为下一个时间步骤的输入。

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使用PyTorch-LSTM进行单变量时间序列预测的示例教程

来源：Deephub Imba 本文约4000字，建议阅读10分钟 在本教程中，我们将使用PyTorch-LSTM进行深度学习时间序列预测。 时间序列是指在一段时间内发生的任何可量化的度量或事件。...对于这些例子中的每一个，都有事件发生的频率(每天、每周、每小时等)和事件发生的时间长度(一个月、一年、一天等)。 我们的目标是接收一个值序列，预测该序列中的下一个值。...=BATCH_SIZE, shuffle=True, drop_last=True) 在每次迭代中，DataLoader将产生16个(批量大小)序列及其相关目标，我们将这些目标传递到模型中。...该模型将为每个训练输入输出单个值。...将最新的序列输入模型并预测下一个值。 将预测值附加到历史记录上。 迭代重复步骤1。 这里需要注意的是，根据训练模型时选择的参数，你预测的越长（远），模型就越容易表现出它自己的偏差，开始预测平均值。

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循环神经网络RNN完全解析：从基础理论到PyTorch实战

}) ] 隐藏层到输出层的转换：[ yt = W{ho} \cdot h_t + b_o ] 其中，( h_t ) 表示在时间 ( t ) 的隐藏层状态，( x_t ) 表示在时间 ( t ) 的输入，...信息流动 输入到隐藏：每个时间步，RNN从输入层接收一个新的输入，并将其与之前的隐藏状态结合起来，以生成新的隐藏状态。...隐藏到隐藏：隐藏层之间的循环连接使得信息可以在时间步之间传播，从而捕捉序列中的依赖关系。 隐藏到输出：每个时间步的隐藏状态都会传递到输出层，以生成对应的输出。...2.1.2 输入门 控制新信息的哪些部分要存储在单元状态中。 2.1.3 单元状态 储存过去的信息，通过遗忘门和输入门的调节进行更新。 2.1.4 输出门 控制单元状态的哪些部分要读取和输出。...在本节中，我们将介绍如何使用PyTorch构建基本的RNN模型。 3.2.1 定义RNN结构 RNN模型由输入层、隐藏层和输出层组成。

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使用PyTorch-LSTM进行单变量时间序列预测的示例教程

对于这些例子中的每一个，都有事件发生的频率(每天、每周、每小时等)和事件发生的时间长度(一个月、一年、一天等)。 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。...) 在每次迭代中，DataLoader将产生16个(批量大小)序列及其相关目标，我们将这些目标传递到模型中。...模型架构 我们将使用一个单独的LSTM层，然后是模型的回归部分的一些线性层，当然在它们之间还有dropout层。该模型将为每个训练输入输出单个值。...这在下面的函数中实现: def one_step_forecast(model, history): ''' model: PyTorch model object

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PyTorch 人工智能基础知识：1~5

然后，我们创建了一个Con2d对象，并将输入传递到 2D 卷积层以获取输出。 使用nn.Conv2d(3, 16, 3)，我们创建了一个卷积层，该卷积层接受 3 个通道的输入并输出 16 个通道。...然后，我们将输入张量传递到模型中，并获取输出，并将其传递到损失函数中，以评估预测标签和真实标签之间的差异。...我们输入嵌入层： x = self.embedding(x) 然后，我们将嵌入层的输出传递到 LSTM 中： output, (hidden, cell) = self.rnn(x) 然后，我们应用dropout...然后，我们定义嵌入层，其中输入维与词汇量大小相同，输出为嵌入维，然后将嵌入层输出传递到 LSTM 层，其中输入维为嵌入维，然后定义隐藏状态维度。 然后，我们定义了全连接层和丢弃层。...然后将这个字向量传递到 LSTM 层，该层输出三个状态-输出状态，隐藏状态和单元状态。

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人工智能中的文本分类：技术突破与实战指导

例如，电子邮件自动分类系统可以帮助我们区分垃圾邮件和重要邮件，社交媒体平台利用文本分类来过滤不恰当的内容，而在商业智能中，文本分类帮助企业从客户反馈中提取有价值的洞察。...二、文本分类基础 文本分类是人工智能和自然语言处理（NLP）领域的一个核心任务，涉及到理解和处理自然语言文本，将其分类到预定义的类别中。这一任务的基础是理解文本的含义，并据此做出决策。...在本章中，我们对文本分类的基础进行了全面的介绍，从定义和目的到关键技术和挑战，为深入理解文本分类的技术细节和实际应用打下了坚实的基础。...五、PyTorch实战：文本分类 在这一章节中，我们将通过一个具体的例子，展示如何使用PyTorch框架实现文本分类任务。...这种类型的模型在各种在线平台，如电子商务网站、电影评价网站中都有广泛应用。 输入和输出 输入：用户的文本评论。 输出：二元分类结果，即正面（positive）或负面（negative）。

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使用循环神经网络做手写数字识别

数据的下载我们可以直接使用PyTorch中的torchvision.datasets提供的数据接口 对于每一张图像（28\times28）我们可以将图像的每一行看做一个样本，然后所有行排列起来做成一个有序序列...下面的实现中使用一个LSTM+Linear层组合实现（不要使用经典RNN，效果不好），损失函数使用CrossEntropyLoss。...在实践中设置batch_first=True可以减少一些额外的维度变换和尺寸转换的代码，推荐使用 PyTorch实现 import torch from torch import nn import torchvision.datasets...传递到全连接层 out = self.out(r_out[:, -1, :]) return out rnn = RNN() print(rnn) optimizer...# RNN训练 for epoch in range(EPOCH): for step, (b_x, b_y) in enumerate(train_loader): # 数据的输入为

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PyTorch-Forecasting一个新的时间序列预测库

PyTorch- forecasting是一个建立在PyTorch之上的开源Python包，专门用于简化和增强时间序列的工作。...PyTorch-Forecasting的安装非常简单： pip install pytorch-forecasting 但是需要注意的是，他目前现在只支持Pytorch 1.7以上，但是2.0是否支持我没有测试...2、支持多个预测模型，包括自回归模型(AR, ARIMA)，状态空间模型(SARIMAX)，神经网络(LSTM, GRU)和集成方法(Prophet, N-Beats)。...这种多样化的模型集确保了为您的时间序列数据选择最合适方法的灵活性。 3、提供各种数据预处理工具来处理常见的时间序列任务，包括：缺失值输入、缩放、特征提取和滚动窗口转换等。...model print(f'Test MSE: {metric(predictions, dataset.test_dataloader())}') PyTorch-Forecasting是一个非常好用的工具包

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PyTorch实现自由的数据读取

本篇炼丹入门指导便是使用PyTorch这个丹炉，教你如何将原材料放入丹炉，虽然这一步并不涉及太多算法，但是却是炼丹开始非常重要的一步。...通过这个函数能够很简单的建立一个数据I/O，但是问题来了，如果我要处理的数据不是这样一个简单的分类问题，比如我要做机器翻译，那么我的输入和输出都是一个句子，这样该怎么进行数据读入呢？...中的一个参数collate_fn，这里我们需要找到DataLoader的源码进行查看这个参数到底是什么。...所以我们知道了collate_fn这个函数的输入就是一个list，list的长度是一个batch size，list中的每个元素都是__getitem__得到的结果。...具体的操作大家可以去玩一下，改一改，能够实现任何你想要的输出，比如图片输出为一个32x3x30x30的tensor，将label中的字母转化为数字标示，然后也可以输出为tensor，任何你想要的操作都可以在上面显示的程序中执行

1.7K70

如何用pyTorch改造基于Keras的MIT情感理解模型

在这篇文章中，我将详细说明在移植过程中出现的几个有趣的问题： 如何使用自定义激活功能定制pyTorch LSTM PackedSequence对象的工作原理及其构建 如何将关注层从Keras转换成pyTorch...特别是我们可以对令牌执行任何操作（即对令牌的顺序/上下文不敏感）。当然，我们也可以使用接受PackedSequence作为输入的任何一个pyTorch模块（pyTorch 0.2）。...例如，在我们的NLP模型中，我们可以在对PackedSequence对象不解包的情况下连接两个LSTM模块的输出，并在此对象上应用LSTM。我们还可以在不解包的情况下执行关注层的一些操作。...在pyTorch中，我们将使用三个类来完成这个任务： 一个DataSet类，用于保存、预处理和索引数据集 一个BatchSampler类，用于控制样本如何批量收集 一个DataLoader类，负责将这些批次提供给模型...：不要忘记初始化 将Keras/Tensorflow/Theano代码移植到pyTorch的过程中，最后需要注意的事情是对权重的初始化。

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Torchmeta：PyTorch的元学习库

在几次学习中，每个元素Di仅包含几个输入/输出对（x，y），其中y取决于问题的性质。由于这些数据集可以包含过去执行的不同任务的示例。...Torchmeta提供了一种解决方案，可以使用最少的问题特定组件来自动创建每个数据集Di。 极少回归 少有的回归问题中的大多数是通过不同功能的输入和输出之间的简单回归问题，其中每个功能对应一个任务。...元数据加载器 可以迭代一些镜头分类和回归问题中的元训练集对象，以生成PyTorch数据集对象，该对象包含在任何标准数据管道（与DataLoader组合）中。 元学习算法在批次任务上运行效果更好。...因此，适应PyTorch中的现有模块至关重要，以便它们可以处理任意计算图来替代这些参数。因此，Torchmeta扩展了现有模块，并保留了提供新参数作为附加输入的选项。...参考 https://github.com/markdtw/meta-learning-lstm-pytorch https://arxiv.org/abs/1909.06576 https://docs.graphene-python.org

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PyTorch 深度学习实用指南：1~5

我们将在第 8 章和“生产中的 PyTorch”中看到更多相关信息，我们将在其中讨论如何将 PyTorch 投入生产。 C/C++ 后端中设计的自定义数据结构已分为不同的层。...建立数据处理管道也是一项艰巨的任务，其中包括编写大量样板代码。 为了使其更容易，将数据集构建器和DataLoader管道包内置到 PyTorch 的核心中。...然后将编码后的输出传递到解码器块，该解码器块会在每个反卷积块中使用步进反卷积对输入进行上采样； 反卷积将在以下部分中说明。...我们使用编码器层的输出，并通过将其与正常输入添加到解码器的方式将其传递到解码器层。...当输入序列的长度增加时，网络到达最后一个单元时将无法从初始单元（单词，如果是自然语言）中记住信息。 我们将在接下来的部分中看到 RNN 单元包含的内容以及如何将其展开。

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