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  • 最简单的RNN回归模型入门(PyTorch)

    最简单的RNN回归模型入门(PyTorch版) RNN入门介绍 至于RNN的能做什么,擅长什么,这里不赘述。如果不清楚,请先维基一下,那里比我说得更加清楚。最后,需要说明的是RNN可以是单向的,也可以是双向的。 PyTorch中的RNN 下面我们以一个最简单的回归问题使用正弦sin函数预测余弦cos函数,介绍如何使用PyTorch实现RNN模型。可选参数bidirectional指定是否使用双向RNN。 下面再来说说RNN输入输出尺寸的问题,了解了这个可以让我们我们调试代码的时候更加清晰。代码实现与结果分析 好了,搞清楚了RNN的基本原理以及PyTorch中RNN类的输入输出参数要求,我们下面实现我们的回归案例。我们自定义的RNN类包含两个模型:一个nn.RNN层,一个nn.Linear层,注意forward函数的实现,观察每个变量的尺寸(注释中给出了答案)。
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  • 智能钛机器学习平台

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  • PyTorch专栏(十六):使用字符级RNN进行名字分类

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    本文介绍一下如何使用PyTorch复现TextRNN,实现预测一句话的下一个词参考这篇论文Finding Structure in Time(1990),如果你对RNN有一定的了解,实际上不用看,仔细看我代码如何实现即可如果你对RNN不太了解,请仔细阅读我这篇文章RNN Layer,结合PyTorch讲的很详细现在问题的背景是,我有n句话,每句话都由且仅由3个单词组成。而PyTorch中nn.RNN()要求将batch_size放在第二个维度上,所以需要使用x.transpose(0, 1)将输入数据的第一个维度和第二个维度互换然后是rnn的输出,rnn会返回两个结果,即上面代码的out和hidden,关于这两个变量的区别,我在之前的博客也提到过了,如果不清楚,可以看我上面提到的RNN Layer这篇博客。input_batch).data.max(1, keepdim=True)print( for sen in sentences], ->, for n in predict.squeeze()])完整代码如下
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  • 容器服务

    ,使用 Nginx Ingress 实现金丝雀发布,在 TKE 中获取客户端真实源 IP,实现独立集群的 Master 容灾,使用 Ansible 批量操作 TKE 节点,使用集群审计排查问题,获取集群回环问题,获取导入第三方集群YAML定义,IDC 集群弹性扩容 EKS,修改集群认证配置,查看集群认证配置,云原生 AI 概述,管理 AI 环境,AI 组件管理,Fluid,TF Operator,PyTorchOperator,MPI Operator,Elastic Jupyter Operator,运行 TF 训练任务,运行 PyTorch 训练任务,运行弹性训练任务,产品简介,容器服务,产品功能,产品优势集群弹性扩容 EKS,修改集群认证配置,查看集群认证配置,云原生 AI 指南,云原生 AI 概述,运维控制台指南,模型训练,管理 AI 环境,AI 组件管理,AI 组件列表,Fluid,TF Operator,PyTorchOperator,MPI Operator,Elastic Jupyter Operator,运行 TF 训练任务,运行 PyTorch 训练任务,运行弹性训练任务,分布式云,注册集群管理
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