截断的bptt pytorch实现问题
截断的BPTT（Backpropagation Through Time）是一种在循环神经网络（RNN）中用于解决梯度消失和梯度爆炸问题的技术。在训练RNN时，由于时间步长的增加，梯度会指数级地衰减或增长，导致难以有效地更新网络参数。截断的BPTT通过限制反向传播的时间步长，将长序列分割成多个较短的序列，从而缓解了梯度问题。
截断的BPTT的实现问题可能涉及以下几个方面：
- 截断长度的选择：截断的BPTT需要选择一个合适的截断长度，即将序列分割成多少个较短的子序列。截断长度的选择需要权衡梯度消失和梯度爆炸的问题，以及计算资源的限制。
- 计算梯度的传递：在截断的BPTT中，梯度的传递需要在每个子序列中进行。在每个子序列中，需要计算前向传播和反向传播，以获取该子序列的梯度。在反向传播时，需要将上一个子序列的隐藏状态作为当前子序列的初始隐藏状态。
- 参数更新：在截断的BPTT中，参数的更新需要在每个子序列中进行。在每个子序列中，通过计算梯度并使用优化算法（如随机梯度下降）来更新参数。在更新参数时，可以使用截断的梯度，即只使用当前子序列的梯度进行参数更新。
总结起来，截断的BPTT是一种解决循环神经网络中梯度消失和梯度爆炸问题的技术。它通过将长序列分割成多个较短的子序列，限制反向传播的时间步长，从而缓解了梯度问题。在实现时，需要选择合适的截断长度，计算梯度的传递和参数的更新。对于PyTorch实现，可以使用PyTorch提供的相关函数和工具来实现截断的BPTT。
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我正在尝试在pytorch中实现tbptt。 我在一个论坛上找到了下面的一个实现，我理解了代码背后的逻辑，但我总是得到一个"inplace operation“错误。然后，我试着为我自己的项目进一步修改代码，我开始得到"inplace operation“错误。所以，为了看看哪里出了问题，我将代码修复回了上面的原始代码，但我一直收到错误。我甚至尝试打开一个新文件并从一开始复制粘贴实现，但我仍然无法运行代码。我都快疯了。 这是我从上面的实现</
浏览 369提问于2020-12-07得票数 0
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在pytorch中，我训练RNN/GRU/LSTM网络，方法是启动反向传播(通过时间)：当序列很长时，我希望通过时间进行截断的反向传播，而不是使用整个序列的时间进行正常的反向传播但是，我在Pytorch中找不到任何参数或函数来设置截断的BPTT。我错过了吗？我应该自己在毕道尔编码吗？
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我的问题在标题里。我目前正在寻找关于该算法的论文或学术参考，即使是在一个新的框架中。
谢谢你所有可能的答复
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但是，在一个多到一个问题，当有一个目标只有在最后一步，损失是如何计算的块？或者在这种情况下截断BPTT是如何工作的。
浏览 0提问于2022-10-21得票数 0
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浏览 0提问于2017-03-07得票数 4
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那么，有没有可能使用内置<
浏览 1提问于2017-10-24得票数 3
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我在使用ng-xi18n命令时遇到了以下问题：
c:\Users\Documents\bptt_webclient>node_modules\.bin\ng-xi18nError: parameters received {"filePath":"c:/Users/Documents/bptt_webclient/node_modules/@angular/common\compiler\bundles\compiler.umd.js:14164
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2回答
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我对递归导数的理解是，在递归神经网络的情况下因此，w1在第三步的导数不仅取决于当前步骤的输入，还取决于前面的步骤。其他一切都应该是在一个展开的网络中“只”反向传播。不幸的是，这个程序
浏览 2提问于2020-04-30得票数 0
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我有一些数据是以非常高的速率(每秒数百次)采样的。这导致任何给定实例的平均序列长度都很大(约90,000个样本)。整个序列只有一个标签。然而，使用具有如此大的序列长度的LSTM会导致网络相当大。
有什么方法可以有效地“分块”这些序列，以便我可以减少神经网络的序列长度，同时仍然保持在整个实例中捕获的信息？
浏览 0提问于2017-06-11得票数 10
在这里，官方的TF文件说，
words = tf.placeholder(tf.int32, [batch_size, num_steps])
lstm = tf.contrib.rnn.BasicLSTMCellfeed_dict={initial_state: numpy_state, words: current_batch_of
浏览 3提问于2017-10-08得票数 2
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我首先使用L.LSTM，然后我找到了这个NStepLSTM，它是官方教程文档的一部分。它是否传递一个序列列表(每个序列chainer.Variable，例如一篇包含多个单词的文章是一个变量)？这个类的目的是为了处理不同的长度序列吗？我们可以使用截断BPTT来节省chainer.links.NStepLSTM中的内存吗？多么
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我想知道基于perplexity的language model的计算方法。我从卡格尔获得了代码，并针对我的问题进行了一些编辑，但没有进行培训。我已经添加了一些其他的东西来图表和保存日志。但是，由于我正在开发一个language model，我希望使用perplexity度量来比较不同的结果。在tensorflow中，我通过这个回答完成了它，这很容易。我已经在PyTorch上寻找了一种方法，但在谷歌上几乎没有相关的结果。我需要帮助，我真的很感激。这是相关
浏览 0提问于2019-12-22得票数 1
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尝试使用大量的数据来训练具有递归层的分类器。因此，所有的数据都不能放入内存中。in network/train (line 369)应该注意的是，目前我的培训输入是11x52266，网络有~3k的权重元素，这是由于递归层造成的。不过，我想为培训提供15倍的数据。
我怎么应付？是否有任何技术来映射它试图在我
浏览 1提问于2016-06-04得票数 3
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假设我试图在PyTorch中训练一个RNN语言模型。假设我迭代一批单词序列，并且每个训练批次张量具有以下形状：我的问题是，在每个序列中只使用最后一个单词作为目标标签有什么区别：y = data[:,-1]vs将目标设置为整个序列向右移动：y = data[:,1:]
和训练，以尽
浏览 6提问于2020-06-08得票数 0
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浏览 101提问于2019-09-20得票数 2
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我的模型有以下配置：
输入特性的数量x= 512。经过多次训练，每次20次，我发现前几个时期(7，8或9)“每次跑”的损失都是一样的，然后损失就开始不同了。我想知道为什么会发生这种情况；如果可能的话，怎么会有人完全复制任何模型的结果。此外，在我的例子中，我在每次迭代中都会输入整个数据。也就是说，我有反向传播时间( BPTT )，而不是截断BPTT。换句话说，我总共有2
浏览 1提问于2019-01-21得票数 0
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/
浏览 24提问于2021-05-08得票数 0
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我很清楚理论上它是如何运作的。但是在PyTorch上，输入数据有两个额外的维度:批大小(批数)和序列长度。我正在研究的模型是一个简单的一对一的模型:它需要一个字母，而不是估计下面的字母。首先，如果我错了，请纠正我:批处理大小用于将数据分成几个批次，并将其输入并行运行的模型中。至少在正常的NNs和CNN中是这样的。这样我们就可以利用处理能力。从理论上讲，对于RNN来说，你只是在一条完整的链中从一端走到另一端，这并不是“
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我已经用一个超级简单的NN实现了XOR问题，并将其作为学习练习。网络是经过训练的，现在我给它新的输入，寻找输出，我得到以下信息：7.7716e-07, 1
输入[1, 0]<em
浏览 0提问于2019-02-13得票数 1
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在PyTorch中加速奇异值分解
、、、、
我正在使用Pytorch为CIFAR10做一些分类任务，对于每一次迭代，我必须对每一批进行一些预处理，然后才能前馈到模型中。以下是每个批次上预处理部分的代码：for i in range(batch_size):
img = batch[
浏览 3提问于2020-02-09得票数 2
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