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在成功地实现了基于线性层的“从头开始”的LSTM之后，我决定开始使用现有的LSTM类来简化工作并提高性能。但不知何故，当我尝试它时，它只返回充满零的张量。__init__() self.hidden_size = hidden_size out, hidden = self.lstm(input)
out = self.softma
浏览 22提问于2019-07-01得票数 1
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pytorch_lstm.bias_ih_l0 = torch.nn.Parameter(torch.zeros(pytorch_lstm.bias_ih_l0.shape))# Set bias t
浏览 83提问于2021-09-23得票数 0
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, x.size(0), self.hidden_dim).requires_grad_() %lstm.weight_hh_l0 : Float(12, 3), %lstm.bias_hh_l0[value
浏览 3提问于2019-08-01得票数 4
我是PyTorch的初学者。从lstm 中，我了解到可以通过以下方法创建具有3层的堆叠式lstm：然后在forward函数中，我可以这样做： x, state = layer(x, state)
return x, (state[0].detach(), state[1].detachlayer1 = torch.nn.LSTM(12
浏览 0提问于2021-09-16得票数 0
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embedded = self.embedding(input).view(1, 1, -1)print(embedded[0].size(), hidden[0].size())代码的最后一行给出了以下错误。/data/users/soumith/miniconda2/conda-bld
浏览 1提问于2017-03-17得票数 3
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我试图将一个现有的经过训练的PyTorch模型移植到Keras中。LSTM网络的Keras实现似乎有三种状态矩阵，而Pytorch实现有四种状态矩阵。_1/forward_lstm_1/kernel:0' shape=(512, 256) dtype=float32_ref>,
<tf.Variable 'bidirectional_1/forward_lstm_1&
浏览 2提问于2018-01-20得票数 11
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__init__()
self.hidden2tag = nn.Linear(12, n_actionsout
_, acti
浏览 0提问于2018-10-28得票数 5
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我有一个pytorch模型： torch.nn.LSTM(40, 256, 3, batch_first=True),torch.nn.Linear(256, 256),)_, (hidden, _) = lstm(data)尽管如此，该示例仅适用于子类模型。我不
浏览 5提问于2021-10-05得票数 0
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但是，在将Conv2D层的输出连接到LSTM层时，我被卡住了。现在，根据，我们必须做挤压(2)，然后是permute(2，0，1)，它将产生一个形状为208，2,512的张量。
浏览 0提问于2018-01-20得票数 6
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该网络由一个具有一个LSTM层的RNN组成，并在其之上形成一个输出分类的MLP。在PyTorch中实现填充/掩蔽的正确方法是什么？
浏览 0提问于2023-05-30得票数 0
我正在尝试将一个预训练的模型从tensorflow导入到PyTorch。它接受单个输入并将其映射到单个输出。lstm_cell/kernel:0' shape=(51, 200) dtype=float32_ref>,
<tf.Variable 'rnn/multi_rnn_cell/cell_0/lstm_cell/bias:0' shape=(200,) dtype=float32_ref&g
浏览 49提问于2019-03-19得票数 2
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TimeDistributed(Dense(VECTOR_SIZE, activation='linear'))) output_tensor
浏览 4提问于2020-02-15得票数 0
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我的(PyTorch)模型输出之和不是1，这是模型的结构。LSTM(64, 64)Sigmoid()[1, 0, 0, …, 0, 0][.7842, .5, .5, …, .5, .5]
你知道任何函数可以使它的和1吗？
浏览 6提问于2022-07-13得票数 -1
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理解LSTM预测的输出
、、、、
当我调用predictions = model(x_train[0])时，我得到了一个大小为torch.Size([100, 15])的数组，而不是只有15个类的一维数组：torch.Size([15]init__() self.word_embeddings = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim) self.hidden2tag = nn.
浏览 3提问于2021-04-03得票数 0
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我是深度学习的新手，目前正在使用LSTM进行语言建模。我正在看pytorch文档，被它搞糊涂了。如果我创建一个当hidden_size =4和num_layers = 2时，我想我会有一个类似如下的架构：op0 op1 ....LSTM -> LSTM -> h3LSTM
浏览 9提问于2018-03-12得票数 18
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我希望看到LSTM的初始化参数。我怎么看？我是否需要总是将lstm放在模型中才能看到params？__version__lstm = nn.LSTM(3, 3) lstm.weight_ih_l
~/anaconda3/envs/pytorch0.41&#x
浏览 1提问于2019-02-21得票数 1
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我开始使用pytorch，并使用一些转换来构建以下模型，使用其中一个教程作为参考： torch.nn.Linear(D_in, H)可以链接在pytorch中..。在遵循@esBee的建议后，我发现以下内容运行正确。这是因为LSTM期望输入的维度如下：y_pred
浏览 58提问于2018-05-28得票数 3
我有一个PyTorch LSTM模型，我的forward函数如下所示： print('in forward', x.dtype, hidden[0].dtype, hidden[1].dtype) return lstm_out
浏览 8提问于2020-03-03得票数 2
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我正在尝试训练一个Pytorch LSTM网络，但是当我试图计算CrossEntropyLoss时，我得到了ValueError: Expected target size (2, 13), gotbatch_size = input.size(0) lstm_out, hidden = self.ls
浏览 399提问于2020-11-30得票数 1
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