我是这个领域的新手，所以我仍然不了解PyTorch LSTM中的batch_first。我尝试了别人向我推荐的代码，当batch_first = False时，它对我的训练数据起作用，它为官方LSTM和手动LSTM产生相同的输出。但是，当我更改batch_first =True时，它不再产生相同的值，而我需要将batch_first</e
浏览 83提问于2021-09-23得票数 0
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我正在尝试用pytorch完成一个NLP任务，我使用了以下代码来打包我的一批句子。not reversible packed_target = nn.utils.rnn.pack_padded_sequence(target_batch, target_batch_length, batch_firstenc
浏览 8提问于2018-02-26得票数 1
我们正在尝试使用LSTM重建模型。
从上面的图片中，我现在将它放在下面的形状中。(batch、lstm_num、dv_batch、dvector)我想知道是否有其他方法可以使用lstm_num作为循环或张量本身来处理4维数据。在原始版本中，我们得到一个
(batch，dv_batch，dvector)在三维数
浏览 3提问于2020-05-25得票数 0
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我正在尝试将我的顺序Keras网络移植到PyTorch。但我在LSTM单位遇到麻烦了 stateful = False, dropout = 0.5), stateful = False, dropout = 0.5),
我应该如何用PyTorch来表述这个问题呢尤其是辍学在PyTo
浏览 2提问于2020-06-09得票数 1
我有一个Tensorflow / Keras模型，它具有： LSTM(lstm3self.model.add(Dropout(0.2))
self.model.add(Dense(
浏览 2提问于2020-02-26得票数 3
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使用cnn火把可变长度的文本
、、、、
我是个生手，我想知道CNN中可变长度句子序列的最佳实践是什么。
我想使用CNN在快速文本生成的词条上进行特征选择，然后将输出输入到LSTM。
浏览 1提问于2019-07-28得票数 2
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我打算实现一个具有2层和每层256个单元的LSTM。为此，我正在尝试理解PyTorch LSTM框架。torch.nn.LSTM中我可以编辑的变量有input_size、hidden_size、num_layers、bias、batch_first、dropout和bidirectional。但是，如何在一个层中拥有多个单元呢？
浏览 7提问于2017-10-15得票数 1
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如果你在读这本书的时候还是个菜鸟的话--是的，我是也许它不在谷歌上，因为这是不可能的？我很乐意回答您的任何其他问题或如果有任何不清楚。
谢谢。
浏览 2提问于2018-04-28得票数 1
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在PyTorch中，我们可以通过多种方式定义体系结构。在这里，我想使用Sequential模块创建一个简单的LSTM网络。在Lua的火炬里，我通常会说：model:add(nn.SplitTable(1,2)) nn.LST
浏览 4提问于2017-05-23得票数 6
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您好，我正在尝试从.sav文件中加载一些预先训练好的模型，但到目前为止什么都不起作用。这些模型最初是在pytorch中创建的，当我在vs-code中打开原始文件时，可以看到所有合适的信息都被正确地存储了。
浏览 76提问于2019-03-19得票数 0
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我是Pytorch的新手，在图像字幕中有一个疑问。在DcoderRNN类中，lstm被定义为，在forward函数中，embeddings = torch.cat((features.unsqueeze(1), embeddings)
浏览 4提问于2018-03-03得票数 1
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我正在尝试将一系列的二元模型运行到LSTM中。这涉及到： 2.使用pad_sequence填充序列 3.在嵌入层中输入填充的序列 4.打包嵌入层的输出 5.将包插入LSTM。(time, batch_first = True)
static = rnn_utils.pad_sequence(static, batch_first = True)(lstm_out, batch_first</e
浏览 276提问于2019-06-03得票数 0
因此，我知道如何在Pytorch中使用LSTM。但是，您只能为LSTM中的所有层指定一个hidden_size，这让我很不爽。如下所示： lstm = nn.LSTM(input_size=26, hidden_size=128, num_layers=3, dropout=dropout_chance, batch_first如果我在文档中遗漏了什么，或者你知道一个解决办法，请让我知道，谢谢！
浏览 26提问于2020-09-22得票数 0
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我试图为文本分类问题实现一个BiLSTM层，并为此使用PyTorch。self.bilstm = nn.LSTM(embedding_dim, lstm_hidden_dim//2, batch_first=True, bidirectional=True)现在，在一些例子中(我在互联网上看到)，人们正在通过ht通过Linear层并生成输出。有些人也在使用lstm</e
浏览 0提问于2021-04-29得票数 0
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这似乎是PyTorch中关于LSTM最常见的问题之一，但我仍然无法弄清楚PyTorch LSTM的输入形状应该是什么。
即使在跟踪了几个帖子(、、)并尝试了解决方案之后，它似乎也不起作用。每个序列的MAX_LEN为384，序列中的每个令牌(或word)的维数为768。因此，我的批处理张量可能具有以下形状之一：[12, 384, 768]或[384, 12, 768]。批处理将是我对
浏览 6提问于2020-05-06得票数 16
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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), got下面是我的网络定义： class LSTM(nn.Module):
def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, hidden_dim, n_layers= nn.LSTM(self.embedding_dim, self.hidden_dim, self
浏览 399提问于2020-11-30得票数 1
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在我的代码中，我使用了来自pytorch的lstm来预测时间序列。, self.hidden_size,self.num_layers , self.dropout, batch_first=True) x = self.fc(x)但是当我使用这个类时，我在x,hidden=self.lstm(x,hidden)行<
浏览 0提问于2021-01-12得票数 0
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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
浏览 5提问于2021-10-05得票数 0
我在学习NLP的过程中遇到了一个障碍。我正在编写一个，将推特划分为“灾难”或“非灾难”。我决定提高我的比赛，并投一个LSTM的混合。我深入研究了填充/包装的序列，并认为我非常理解它们。经过仔细研究和思考，我得出的结论是，我应该从LSTM中获取每个序列输出的最终非填充隐藏状态。= nn.LSTM(embed_dim, hidden_size, batch_first=Tru
浏览 5提问于2021-07-26得票数 0
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