胶囊网络的AgreementRouting类函数的forward函数部分中batch_size, input_caps, output_caps, = u_predict.size()运行报错RuntimeError: The size of tensor a (19) must match the size of tensor b (1728) at non-singleton dimension 1该怎么改

时间: 2023-08-14 22:55:48 浏览: 95
你遇到的错误是由于张量的尺寸不匹配所导致的。根据错误信息,输入张量的大小为(19),而输出张量的大小应该是(1728)。要解决这个问题,你需要确保输入和输出张量的大小在非单例维度上匹配。 首先,你可以检查一下输入张量u_predict的尺寸,确保它的形状是(batch_size, input_caps, output_caps)。如果u_predict的尺寸不正确,你可以调整它的形状以匹配预期的尺寸。 例如,如果u_predict的形状是(19, 32, 64),你可以使用torch.reshape函数将其调整为(19, 1728),代码如下: ```python u_predict = torch.reshape(u_predict, (batch_size, -1)) ``` 这将把input_caps和output_caps两个维度合并为一个维度。 另外,你还需要确保AgreementRouting类的forward函数接收到正确的输入。在调用forward函数之前,你需要检查一下输入张量的尺寸是否正确,并将其调整为(batch_size, input_caps, output_caps)。 如果你提供更多关于AgreementRouting类和相关代码的细节,我可以给出更具体的建议。
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class LSTM(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size, batch_size): super().__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.output_size = output_size self.num_directions = 1 # 单向LSTM self.batch_size = batch_size self.lstm = nn.LSTM(self.input_size, self.hidden_size, self.num_layers, batch_first=True) self.linear = nn.Linear(self.hidden_size, self.output_size) def forward(self, input_seq): batch_size, seq_len = input_seq[0], input_seq[1] h_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size).to(device) c_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size).to(device) # output(batch_size, seq_len, num_directions * hidden_size) output, _ = self.lstm(input_seq, (h_0, c_0)) pred = self.linear(output) pred = pred[:, -1, :] return pred这些代码分别是什么意思

这些代码是一个 PyTorch 模型的实现,该模型是一个基于 LSTM 的序列预测模型。具体解释如下: - `class LSTM(nn.Module):` 定义了一个 LSTM 模型类,继承自 PyTorch 的 nn.Module 类。 - `def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size, batch_size):` 定义了模型的构造函数,接收五个参数:输入特征维度 `input_size`、隐藏层特征维度 `hidden_size`、LSTM 层数 `num_layers`、输出特征维度 `output_size`、batch 大小 `batch_size`。 - `super().__init__():` 调用父类的构造函数,初始化模型的基本属性。 - `self.input_size = input_size`、`self.hidden_size = hidden_size`、`self.num_layers = num_layers`、`self.output_size = output_size`、`self.batch_size = batch_size` 分别初始化模型的输入特征维度、隐藏层特征维度、LSTM 层数、输出特征维度和 batch 大小等属性。 - `self.lstm = nn.LSTM(self.input_size, self.hidden_size, self.num_layers, batch_first=True)` 定义了一个 LSTM 层,接收四个参数:输入特征维度,隐藏层特征维度,LSTM 层数和 batch_first 的值为 True,表示输入数据的维度顺序为 (batch_size, seq_len, input_size)。 - `self.linear = nn.Linear(self.hidden_size, self.output_size)` 定义了一个全连接层,用于将 LSTM 层的输出特征映射到指定的输出维度。 - `def forward(self, input_seq):` 定义了模型的前向传播函数,接收一个参数 `input_seq`,表示输入的序列数据。 - `batch_size, seq_len = input_seq[0], input_seq[1]` 解析输入数据的 batch 大小和序列长度。 - `h_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size).to(device)` 和 `c_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size).to(device)` 初始化 LSTM 层的初始隐藏状态和细胞状态,使用随机生成的张量,并将它们移动到指定的设备上。 - `output, _ = self.lstm(input_seq, (h_0, c_0))` 将输入序列和初始状态输入到 LSTM 层中,得到 LSTM 层的输出和最后一个时间步的隐藏状态。 - `pred = self.linear(output)` 将 LSTM 层的输出特征映射到指定的输出维度。 - `pred = pred[:, -1, :]` 取最后一个时间步的输出特征作为预测结果。 总的来说,这段代码实现了一个基于 LSTM 的序列预测模型,可以用于对时序数据进行预测。

class LSTM(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, batch_size, device="cpu"): super().__init__() self.device = device self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.batch_size = batch_size self.lstm = nn.LSTM(self.input_size, self.hidden_size, self.num_layers, batch_first=True, bidirectional=False) def forward(self, input_seq): batch_size, seq_len = input_seq.shape[0], input_seq.shape[1] h_0 = torch.randn(self.num_layers, batch_size, self.hidden_size).to(self.device) c_0 = torch.randn(self.num_layers, batch_size, self.hidden_size).to(self.device) output, (h, c) = self.lstm(input_seq, (h_0, c_0)) return output, h

这段代码定义了一个名为 `LSTM` 的类,继承了 `nn.Module` 类,并实现了 `forward()` 方法。在 `forward()` 方法中,输入数据 `input_seq` 被传入 LSTM 模型中进行处理。该方法返回两个值: - `output`:LSTM 模型在处理输入数据后的输出,包括每个时间步的输出。 - `h`:LSTM 模型最后一个时间步的隐状态,作为后续模型处理的初始状态。 在 `__init__()` 方法中,类的实例变量被初始化,包括: - `device`:该变量指定了设备类型,默认为 "cpu"。 - `input_size`:该变量指定了输入数据的特征维度。 - `hidden_size`:该变量指定了 LSTM 模型中隐藏层的维度。 - `num_layers`:该变量指定了 LSTM 模型的层数。 - `batch_size`:该变量指定了输入数据的批次大小。 然后,通过 `nn.LSTM` 类创建了一个名为 `lstm` 的 LSTM 模型,该模型的输入特征维度为 `input_size`,隐藏层维度为 `hidden_size`,层数为 `num_layers`,并且设置了 `batch_first=True` 表示输入数据的第一维为批次大小,`bidirectional=False` 表示不使用双向 LSTM。 这个 `LSTM` 类的实例可以用于处理序列数据,并通过前向传播方法 `forward()` 对数据进行处理,返回处理后的输出 `output` 和最后一个时间步的隐状态 `h`。
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这段代码中加一个test loss功能 class LSTM(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size, batch_size, device): super().__init__() self.device = device self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.output_size = output_size self.num_directions = 1 # 单向LSTM self.batch_size = batch_size self.lstm = nn.LSTM(self.input_size, self.hidden_size, self.num_layers, batch_first=True) self.linear = nn.Linear(65536, self.output_size) def forward(self, input_seq): h_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size).to(self.device) c_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size).to(self.device) output, _ = self.lstm(input_seq, (h_0, c_0)) pred = self.linear(output.contiguous().view(self.batch_size, -1)) return pred if __name__ == '__main__': # 加载已保存的模型参数 saved_model_path = '/content/drive/MyDrive/危急值/model/dangerous.pth' device = 'cuda:0' lstm_model = LSTM(input_size=1, hidden_size=64, num_layers=1, output_size=3, batch_size=256, device='cuda:0').to(device) state_dict = torch.load(saved_model_path) lstm_model.load_state_dict(state_dict) dataset = ECGDataset(X_train_df.to_numpy()) dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=256, shuffle=True, num_workers=0, drop_last=True) loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(lstm_model.parameters(), lr=1e-4) for epoch in range(200000): print(f'epoch:{epoch}') lstm_model.train() epoch_bar = tqdm(dataloader) for x, y in epoch_bar: optimizer.zero_grad() x_out = lstm_model(x.to(device).type(torch.cuda.FloatTensor)) loss = loss_fn(x_out, y.long().to(device)) loss.backward() epoch_bar.set_description(f'loss:{loss.item():.4f}') optimizer.step() if epoch % 100 == 0 or epoch == epoch - 1: torch.save(lstm_model.state_dict(), "/content/drive/MyDrive/危急值/model/dangerous.pth") print("权重成功保存一次")

import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import numpy as np 定义基本循环神经网络模型 class RNNModel(nn.Module): def init(self, rnn_type, input_size, hidden_size, output_size, num_layers=1): super(RNNModel, self).init() self.rnn_type = rnn_type self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.output_size = output_size self.num_layers = num_layers self.encoder = nn.Embedding(input_size, hidden_size) if rnn_type == 'RNN': self.rnn = nn.RNN(hidden_size, hidden_size, num_layers) elif rnn_type == 'GRU': self.rnn = nn.GRU(hidden_size, hidden_size, num_layers) self.decoder = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, input, hidden): input = self.encoder(input) output, hidden = self.rnn(input, hidden) output = output.view(-1, self.hidden_size) output = self.decoder(output) return output, hidden def init_hidden(self, batch_size): if self.rnn_type == 'RNN': return torch.zeros(self.num_layers, batch_size, self.hidden_size) elif self.rnn_type == 'GRU': return torch.zeros(self.num_layers, batch_size, self.hidden_size) 定义数据集 with open('汉语音节表.txt', encoding='utf-8') as f: chars = f.readline() chars = list(chars) idx_to_char = list(set(chars)) char_to_idx = dict([(char, i) for i, char in enumerate(idx_to_char)]) corpus_indices = [char_to_idx[char] for char in chars] 定义超参数 input_size = len(idx_to_char) hidden_size = 256 output_size = len(idx_to_char) num_layers = 1 batch_size = 32 num_steps = 5 learning_rate = 0.01 num_epochs = 100 定义模型、损失函数和优化器 model = RNNModel('RNN', input_size, hidden_size, output_size, num_layers) criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate) 训练模型 for epoch in range(num_epochs): model.train() hidden = model.init_hidden(batch_size) loss = 0 for X, Y in data_iter_consecutive(corpus_indices, batch_size, num_steps): optimizer.zero_grad() hidden = hidden.detach() output, hidden = model(X, hidden) loss = criterion(output, Y.view(-1)) loss.backward() torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0) optimizer.step() if epoch % 10 == 0: print(f"Epoch {epoch}, Loss: {loss.item()}")请正确缩进代码

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