class LSTM_LM(nn.Module):

时间: 2024-02-22 10:48:31 浏览: 92
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LSTM模型学习

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这是一个继承自PyTorch的nn.Module类的自定义类，用于构建LSTM语言模型。LSTM是一种循环神经网络，适用于序列数据的建模和预测任务。该模型将输入序列作为LSTM的输入，并使用其内部状态来生成输出序列。该模型通常用于语言建模，其中输入序列是单词序列，输出序列是下一个单词的预测。该模型的实现可能包括一个或多个LSTM层，以及一些附加的全连接层和激活函数。
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编写class LSTM_LM(nn.Module):

class LSTM_LM(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size, num_layers=1, batch_first=True): super(LSTM_LM, self).__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = ...

class LSTM(nn.Module):

class LSTM(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size, dropout): super(LSTM, self).__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self...

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class my_LSTM(torch.nn.Module): def __init__(self, lstm_inputsize, lstm_hiddensize, lstm_layers, lstm_dropout): super(my_LSTM, self).__init__() self.lstm_inputsize = lstm_inputsize self.lstm_hiddensize = lstm_hiddensize self.lstm_layers = lstm_layers self.lstm_dropout = lstm_dropout self.setup_layers() def setup_layers(self): self.lstm = torch.nn.LSTM( input_size = self.lstm_inputsize, hidden_size = self.lstm_hiddensize, num_layers = self.lstm_layers, batch_first=True, dropout=(0 if self.lstm_layers == 1 else self.lstm_dropout), bidirectional=False ) def forward(self, input): out, (h_n, c_n) = self.lstm(input) return out[:, -1, :]

该模型的输入大小为lstm_inputsize，隐藏状态大小为lstm_hiddensize，LSTM的层数为lstm_layers。该模型还使用了dropout来减少过拟合。在setup_layers函数中，该模型设置了一个LSTM层。在forward函数中，它将输入...

解释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)

这段代码定义了一个名为 LSTM 的类，该类继承了 nn.Module 类，并重写了 __init__() 方法。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"。 - ...

解释这段代码class LSTM(nn.Module): def __init__(self,p,input_size, output_size, hidden_layer_size,past_history_size): """ :param input_size: 输入数据的维度 :param hidden_layer_size:隐层的数目 :param output_size: 输出的个数 """ super().__init__() # self.hidden_layer_size1 = hidden_layer_size*past_history_size self.hidden_layer_size1 = hidden_layer_size self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_layer_size, batch_first=True) self.linear1 = nn.Linear(self.hidden_layer_size1, output_size) self.linear2 = nn.Linear(self.hidden_layer_size1, output_size) self.linear3 = nn.Linear(self.hidden_layer_size1, output_size) self.linear4 = nn.Linear(self.hidden_layer_size1, output_size) self.linear5 = nn.Linear(self.hidden_layer_size1, output_size) self.dropout = nn.Dropout(p=p) def forward(self, input_x): lstm_out, self.hidden_cell = self.lstm(input_x) lstm_out = self.dropout(lstm_out) # lstm_out = lstm_out.reshape(len(input_x),-1) linear_out1, linear_out2,linear_out3, linear_out4, linear_out5 = self.linear1(lstm_out), self.linear2(lstm_out),self.linear3(lstm_out), self.linear4(lstm_out),self.linear5(lstm_out) # print(linear_out1.shape) linear_out1, linear_out2,linear_out3, linear_out4, linear_out5 = linear_out1[:, -1, :], linear_out2[:, -1, :],linear_out3[:, -1, :], linear_out4[:, -1, :],linear_out5[:, -1, :] linear_out = torch.stack([linear_out1, linear_out2,linear_out3, linear_out4,linear_out5], dim=-1) linear_out = torch.squeeze(linear_out) return linear_out

这段代码定义了一个名为LSTM的神经网络类，继承自PyTorch中的nn.Module类。该类包含了一个LSTM层和5个全连接层，用于将LSTM层的输出映射到5个不同的输出。其中，输入数据的维度为input_size，隐层的数目为hidden_...

class LSTM(nn.Module): def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim, num_layers): super(LSTM, self).__init__() self.hidden_dim = hidden_dim self.num_layers = num_layers self.lstm = nn.LSTM(input_dim, hidden_dim, num_layers, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_dim, output_dim) def forward(self, x): h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_dim).to(device) c0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_dim).to(device) out, _ = self.lstm(x, (h0, c0)) out = self.fc(out) return out[:, -1, :]为我的这段代码添加一个dropout层

class LSTM(nn.Module): def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim, num_layers): super(LSTM, self).__init__() self.hidden_dim = hidden_dim self.num_layers = num_layers self.lstm = nn....

class LSTM(nn.Module): def __init__(self, input_size=1, hidden_size=100, output_size=1, num_layers=1): super().__init__() self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers) self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(1), self.hidden_size).to(device) c0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(1), self.hidden_size).to(device) out, _ = self.lstm(x, (h0, c0)) out = self.fc(out[-1, :, :]) return out

这是一个使用PyTorch实现的LSTM模型，它有一个LSTM层和一个全连接层。输入的大小为input_size，输出的大小为output_size，隐藏层的大小为hidden_size。num_layers表示LSTM层的数量。在forward函数中，输入x通过LSTM...

import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset class LSTM(nn.Module): def __init__(self, inputDim, hiddenDim, layerNum, batchSize): super(LSTM, self).__init__()

你在这段代码中定义了一个名为LSTM的类，继承自torch.nn.Module。这个类用于构建一个LSTM模型。在初始化方法中，你传入了inputDim（输入维度）、hiddenDim（隐藏层维度）、layerNum（LSTM层数）和batchSize（批次...

class Decoder(nn.Module): def __init__(self,decoder_embedding_num,decoder_hidden_num,ch_corpus_len): super().__init__() self.embedding = nn.Embedding(ch_corpus_len,decoder_embedding_num) self.lstm = nn.LSTM(decoder_embedding_num,decoder_hidden_num,batch_first=True) def forward(self,decoder_input,hidden): embedding = self.embedding(decoder_input) decoder_output,decoder_hidden = self.lstm(embedding,hidden) return decoder_output,decoder_hidden解释每行代码的含义

- 第一行定义了一个名为 Decoder 的类，继承了 nn.Module 类。 - 第二行定义了该类的构造函数，构造函数中有三个参数：decoder_embedding_num 表示解码器嵌入层的维度，decoder_hidden_num 表示解码器 LSTM 层的隐藏...

class Encoder(nn.Module): def __init__(self,encoder_embedding_num,encoder_hidden_num,en_corpus_len): super().__init__() self.embedding = nn.Embedding(en_corpus_len,encoder_embedding_num) self.lstm = nn.LSTM(encoder_embedding_num,encoder_hidden_num,batch_first=True) def forward(self,en_index): en_embedding = self.embedding(en_index) _,encoder_hidden =self.lstm(en_embedding) return encoder_hidden解释每行代码的含义

- class Encoder(nn.Module): 定义一个名为Encoder的类，继承自nn.Module。 - def __init__(self,encoder_embedding_num,encoder_hidden_num,en_corpus_len): 定义Encoder类的初始化函数，传入三个参数：encoder...
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