output = output.reshape(timestep, batch_size, -1)举例说明output的形状

时间: 2023-10-30 10:05:28 浏览: 77
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shape的例子

假设 `timestep = 3`，`batch_size = 2`，输出的特征维度（即模型最后一层的输出维度）为 4，则 `output` 的形状为 `(3, 2, 4)`。 其中，3 表示时序长度（即输入序列的长度），2 表示批次大小（即一次性输入的样本数），4 表示特征维度（即模型最后一层的输出维度）。这个形状表示了模型在处理输入序列时，每个时间步的输出结果。
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输出形式1

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详解numpy.reshape中参数newshape出现-1的含义

在该函数中有一个用来指定数组新形状的参数newshape，该参数的取值可以为整数或整数构成的元组，在众多的取值情况中，存在一种特殊的情况：newshape取-1或(dim1,dim2,…,−1,…,dimn)(dim1,dim2,…,-1,…,dimn)(dim1...

class GRU(nn.Module): def __init__(self, feature_size, hidden_size, num_layers, output_size): super(GRU, self).__init__() self.hidden_size = hidden_size # 隐层大小 self.num_layers = num_layers # gru层数 # feature_size为特征维度，就是每个时间点对应的特征数量，这里为1 self.gru = nn.GRU(feature_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x, hidden=None): batch_size = x.shape[0] # 获取批次大小 # 初始化隐层状态 if hidden is None: h_0 = x.data.new(self.num_layers, batch_size, self.hidden_size).fill_(0).float() else: h_0 = hidden # GRU运算 output, h_0 = self.gru(x, h_0) # 获取GRU输出的维度信息 batch_size, timestep, hidden_size = output.shape # 将output变成 batch_size * timestep, hidden_dim output = output.reshape(-1, hidden_size) # 全连接层 output = self.fc(output) # 形状为batch_size * timestep, 1 # 转换维度，用于输出 output = output.reshape(timestep, batch_size, -1) # 我们只需要返回最后一个时间片的数据即可 return output[-1]解释一下

将 GRU 输出的张量转换为形状为 (batch_size * timestep, output_size) 的张量，然后通过全连接层将其转换为形状为 (batch_size * timestep, 1) 的张量，最后再将其转换回形状为 (timestep, batch_size, output_size...

output=output.reshape(timesetp,batch_size,-1)为什么不把timestep和batch_size的位置换一下？

这取决于你想在模型中如何处理时间步和批量大小。通常，时间步被视为序列中的维度，而批量大小是输入数据的维度。因此，如果你想在模型中沿着时间步维度进行操作，那么你应该保留时间步维度的位置不变。...

output = output.reshape(timestep, batch_size, -1) return output[-1]是什么意思

这段代码的作用是将输出 output 进行重塑（reshape）操作，使其变成一个三维张量，其中第一维表示时间步（timestep），第二维表示批次大小（batch_size），第三维表示每个时间步输出的元素个数。这个操作通常被...

return data, label def __len__(self): return len(self.data)train_dataset = MyDataset(train, y[:split_boundary].values, time_steps, output_steps, target_index)test_ds = MyDataset(test, y[split_boundary:].values, time_steps, output_steps, target_index)class MyLSTMModel(nn.Module): def __init__(self): super(MyLSTMModel, self).__init__() self.rnn = nn.LSTM(input_dim, 16, 1, batch_first=True) self.flatten = nn.Flatten() self.fc1 = nn.Linear(16 * time_steps, 120) self.relu = nn.PReLU() self.fc2 = nn.Linear(120, output_steps) def forward(self, input): out, (h, c) = self.rnn(input) out = self.flatten(out) out = self.fc1(out) out = self.relu(out) out = self.fc2(out) return outepoch_num = 50batch_size = 128learning_rate = 0.001def train(): print('训练开始') model = MyLSTMModel() model.train() opt = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate) mse_loss = nn.MSELoss() data_reader = DataLoader(train_dataset, batch_size=batch_size, drop_last=True) history_loss = [] iter_epoch = [] for epoch in range(epoch_num): for data, label in data_reader: # 验证数据和标签的形状是否满足期望，如果不满足，则跳过这个批次 if data.shape[0] != batch_size or label.shape[0] != batch_size: continue train_ds = data.float() train_lb = label.float() out = model(train_ds) avg_loss = mse_loss(out, train_lb) avg_loss.backward() opt.step() opt.zero_grad() print('epoch {}, loss {}'.format(epoch, avg_loss.item())) iter_epoch.append(epoch) history_loss.append(avg_loss.item()) plt.plot(iter_epoch, history_loss, label='loss') plt.legend() plt.xlabel('iters') plt.ylabel('Loss') plt.show() torch.save(model.state_dict(), 'model_1')train()param_dict = torch.load('model_1')model = MyLSTMModel()model.load_state_dict(param_dict)model.eval()data_reader1 = DataLoader(test_ds, batch_size=batch_size, drop_last=True)res = []res1 = []# 在模型预测时，label 的处理for data, label in data_reader1: data = data.float() label = label.float() out = model(data) res.extend(out.detach().numpy().reshape(data.shape[0]).tolist()) res1.extend(label.numpy().tolist()) # 由于预测一步，所以无需 reshape，直接转为 list 即可title = "t321"plt.title(title, fontsize=24)plt.xlabel("time", fontsize=14)plt.ylabel("irr", fontsize=14)plt.plot(res, color='g', label='predict')plt.plot(res1, color='red', label='real')plt.legend()plt.grid()plt.show()的运算过程

这段代码是用 PyTorch 实现的一个 LSTM 模型，用于时间序列预测。首先定义了一个自定义的数据集类 MyDataset，用于加载训练数据和测试数据。然后定义了一个包含 LSTM 层的 MyLSTMModel 模型，并在 train 函数中使用 ...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pickle as pkl import pandas as pd import tensorflow.keras from tensorflow.keras.models import Sequential, Model, load_model from tensorflow.keras.layers import LSTM, GRU, Dense, RepeatVector, TimeDistributed, Input, BatchNormalization, \ multiply, concatenate, Flatten, Activation, dot from sklearn.metrics import mean_squared_error,mean_absolute_error from tensorflow.keras.optimizers import Adam from tensorflow.python.keras.utils.vis_utils import plot_model from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping from keras.callbacks import ReduceLROnPlateau df = pd.read_csv('lorenz.csv') signal = df['signal'].values.reshape(-1, 1) x_train_max = 128 signal_normalize = np.divide(signal, x_train_max) def truncate(x, train_len=100): in_, out_, lbl = [], [], [] for i in range(len(x) - train_len): in_.append(x[i:(i + train_len)].tolist()) out_.append(x[i + train_len]) lbl.append(i) return np.array(in_), np.array(out_), np.array(lbl) X_in, X_out, lbl = truncate(signal_normalize, train_len=50) X_input_train = X_in[np.where(lbl <= 9500)] X_output_train = X_out[np.where(lbl <= 9500)] X_input_test = X_in[np.where(lbl > 9500)] X_output_test = X_out[np.where(lbl > 9500)] # Load model model = load_model("model_forecasting_seq2seq_lstm_lorenz.h5") opt = Adam(lr=1e-5, clipnorm=1) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer=opt, metrics=['mae']) #plot_model(model, to_file='model_plot.png', show_shapes=True, show_layer_names=True) # Train model early_stop = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=20, verbose=1, mode='min', restore_best_weights=True) #reduce_lr = ReduceLROnPlateau(monitor='val_loss', factor=0.2, patience=9, verbose=1, mode='min', min_lr=1e-5) #history = model.fit(X_train, y_train, epochs=500, batch_size=128, validation_data=(X_test, y_test),callbacks=[early_stop]) #model.save("lstm_model_lorenz.h5") # 对测试集进行预测 train_pred = model.predict(X_input_train[:, :, :]) * x_train_max test_pred = model.predict(X_input_test[:, :, :]) * x_train_max train_true = X_output_train[:, :] * x_train_max test_true = X_output_test[:, :] * x_train_max # 计算预测指标 ith_timestep = 10 # Specify the number of recursive prediction steps # List to store the predicted steps pred_len =2 predicted_steps = [] for i in range(X_output_test.shape[0]-pred_len+1): YPred =[],temdata = X_input_test[i,:] for j in range(pred_len): Ypred.append (model.predict(temdata)) temdata = [X_input_test[i,j+1:-1],YPred] # Convert the predicted steps into numpy array predicted_steps = np.array(predicted_steps) # Plot the predicted steps #plt.plot(X_output_test[0:ith_timestep], label='True') plt.plot(predicted_steps, label='Predicted') plt.legend() plt.show()

这段代码看起来是一个用于时间序列预测的深度学习模型。该模型使用了序列到序列 LSTM (Seq2Seq LSTM) 模型进行预测，使用了 EarlyStopping 回调函数来避免过度拟合，并使用 Adam 优化器来进行模型优化。...
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def create_LSTM_model(): # instantiate the model model = Sequential() model.add(Input(shape=(X_train.shape[1], X_train.shape[2]))) model.add(Reshape((X_train.shape[1], 1, X_train.shape[2], 1))) # cnn1d Layers model.add(ConvLSTM2D(filters=64, kernel_size=(1,3), activation='relu', padding='same', return_sequences=True)) model.add(Flatten()) model.add(Dropout(0.5)) model.add(RepeatVector(1)) # 添加lstm层 model.add(LSTM(64, activation = 'relu', return_sequences=True)) model.add(Dropout(0.5)) #添加注意力层 model.add(LSTM(64, activation = 'relu', return_sequences=False)) # 添加dropout model.add(Dropout(0.5)) model.add(Dense(128)) # 输出层 model.add(Dense(1, name='Output')) # 编译模型 model.compile(optimizer='adam', loss='mse', metrics=['mae']) return model # lstm network model = create_LSTM_model() # summary print(model.summary())修改该代码，解决ValueError: in user code: File "C:\Users\gaozhiyuan\anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1284, in train_function * return step_function(self, iterator) File "C:\Users\gaozhiyuan\anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1268, in step_function ** outputs = model.distribute_strategy.run(run_step, args=(data,)) File "C:\Users\gaozhiyuan\anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1249, in run_step ** outputs = model.train_step(data) File "C:\Users\gaozhiyuan\anaconda3\lib\site-packages\keras\engine\training.py", line 1050, in train_step y_pred = self(x, training=True) File "C:\Users\gaozhiyuan\anaconda3\lib\site-packages\keras\utils\traceback_utils.py", line 70, in error_handler raise e.with_traceback(filtered_tb) from None File "C:\Users\gaozhiyuan\anaconda3\lib\site-packages\keras\layers\reshaping\reshape.py", line 118, in _fix_unknown_dimension raise ValueError(msg) ValueError: Exception encountered when calling layer 'reshape_51' (type Reshape). total size of new array must be unchanged, input_shape = [10, 1, 1, 5], output_shape = [10, 1, 1, 1] Call arguments received by layer 'reshape_51' (type Reshape): • inputs=tf.Tensor(shape=(None, 10, 1, 1, 5), dtype=float32)问题

具体来说，Reshape 层将输入形状从 (batch_size, time_steps, features) 转换为了 (batch_size, time_steps, 1, features, 1)，然后经过 ConvLSTM2D 层后又经过了 Flatten 层，这个操作将 5 维的张量打平成了 3 维的...

解决AttributeError: module 'tensorflow._api.v2.compat.v1.nn.rnn_cell' has no attribute 'seq2seq'

# output shape == (batch_size * 1, hidden_size) output = tf.reshape(output, (-1, output.shape[2])) # output shape == (batch_size, vocab) x = self.fc(output) return x, state, attention_weights ...

我分别对timestep和维做attention,如何链接起来 keras

# 输入数据的形状为 (batch_size, timesteps, features) input_data = Input(shape=(timesteps, features)) # 计算时间步的注意力权重 attention_probs = Dense(timesteps, activation='softmax')(input_data) ...

编写pytorch代码，定义LSTMAttention模型，定义个FA_CPSO优化算法，用萤火虫随机扰动的参数和混沌映射系数调整粒子群参数，在特征训练集X_train.csv和标签训练集y_train.csv上训练模型，调用优化算法去优化模型的损失函数，将最优的参数设置给模型，在特征测试集X_test.csv和标签测试集y_test.csv上测试模型，进一步优化模型，将优化后的参数设置给模型，并输出测试损失，绘制测试集的预测值和实际值，计算测试集的均方根误差，在预测集上进行预测，设定标签数据最大值的85%为警戒线，绘制预测集的实际值到达的时间和预测值到达的时间

model = LSTMAttention(input_size=X_train.shape[1], hidden_size=32, output_size=1) optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=1e-3) # 定义损失函数 mse_loss = nn.MSELoss() # 定义优化器 def ...

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