data = torch.randn(batch_size, seq_length, input_size)

时间: 2024-05-19 10:01:26 浏览: 264
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seq2seq_tutorial_torch.rar_Torch tutorial_seq2seq_torch_英文到数字的转化

这段代码是用 PyTorch 生成一个大小为 (batch_size, seq_length, input_size) 的张量，其中每个元素都是从标准正态分布中随机采样得到的。 - batch_size 表示批次大小，即在神经网络训练时每次输入的样本数量。 - seq_length 表示序列长度，即输入数据中每个序列的时间步数。 - input_size 表示输入特征的维度，即每个时间步输入的特征向量维度。 这段代码通常用于生成模型的输入数据。
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torch.utils.data.DataLoader是PyTorch框架中用于高效加载和处理数据的关键组件。它在机器学习模型的训练过程中起着至关重要的作用，因为它的功能包括数据分批、数据预处理、多线程加载以及可选的随机打乱顺序等。...

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

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，...

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

- 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_...

class Net(nn.Module): def __init__(self,input_size,hidden_size,num_layers,output_size,batch_size,seq_length) -> None: super(Net,self).__init__() 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 self.seq_length=seq_length self.num_directions=1 # 单向LSTM self.lstm=nn.LSTM(input_size=input_size,hidden_size=hidden_size,num_layers=num_layers,batch_first=True) # LSTM层 self.fc=nn.Linear(hidden_size,output_size) # 全连接层 def forward(self,x): # e.g. x(10,3,100) 三个句子，十个单词，一百维的向量,nn.LSTM(input_size=100,hidden_size=20,num_layers=4) # out.shape=(10,3,20) h/c.shape=(4,b,20) batch_size, seq_len = x.size()[0], x.size()[1] # x.shape=(604,3,3) h_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size) c_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size) # output(batch_size, seq_len, num_directions * hidden_size) output, _ = self.lstm(x, (h_0, c_0)) # output(5, 30, 64) pred = self.fc(output) # (5, 30, 1) pred = pred[:, -1, :] # (5, 1) return pred改成python代码

def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size, batch_size, seq_length): super(Net, self).__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.num_...

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")

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...

import torch import torch.nn as nn class TimeSeriesCNN(nn.Module): def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim): super(TimeSeriesCNN, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv1d(input_dim, hidden_dim, kernel_size=3) self.conv2 = nn.Conv1d(hidden_dim, hidden_dim, kernel_size=3) self.pool = nn.MaxPool1d(kernel_size=2) self.relu = nn.ReLU() self.fc1 = nn.Linear(hidden_dim * 4, hidden_dim) self.fc2 = nn.Linear(hidden_dim, output_dim) def forward(self, x): x = self.conv1(x) x = self.relu(x) x = self.pool(x) x = self.conv2(x) x = self.relu(x) x = self.pool(x) x = torch.flatten(x, start_dim=1) x = self.fc1(x) x = self.relu(x) x = self.fc2(x) return x # 定义输入数据和标签 input_dim = 1 # 输入维度（时间序列的特征数） hidden_dim = 16 # 隐藏层维度 output_dim = 1 # 输出维度（预测的目标） seq_length = 10 # 时间序列的长度 # 创建模型实例 model = TimeSeriesCNN(input_dim, hidden_dim, output_dim) # 创建输入数据（batch_size=1） input_data = torch.randn(1, input_dim, seq_length) # 运行模型进行预测 output = model(input_data) # 打印预测结果 print(output)

如果条件1和条件2都需要满足才能执行一段代码，可以使用逻辑运算符&&，将两个条件连接起来，如下所示： if (条件1 && 条件2) { // 执行代码 } 这段代码会在条件1和条件2都满足时执行。...

class LSTMMain(nn.Module): def __init__(self, input_size, output_len, lstm_hidden, lstm_layers, batch_size, device="cpu"): super(LSTMMain, self).__init__() self.lstm_hidden = lstm_hidden self.lstm_layers = lstm_layers self.lstmunit = LSTM(input_size, lstm_hidden, lstm_layers, batch_size, device) self.linear = nn.Linear(lstm_hidden, output_len) def forward(self, input_seq): ula, h_out = self.lstmunit(input_seq) out = ula.contiguous().view(ula.shape[0] * ula.shape[1], self.lstm_hidden) out = self.linear(out) out = out.view(ula.shape[0], ula.shape[1], -1) out = out[:, -1, :] return out根据这段代码 写一个bp神经网络的代码

inputs = torch.randn(1, input_size) # 随机生成一个样本 targets = torch.randn(1, output_size) # 随机生成一个目标值 outputs = model(inputs) loss = criterion(outputs, targets) # 反向传播和更新参数...

请帮我把这段代码改成def的形式data = torch.randn(16992, 307, 12, 2) week_feature = torch.zeros((data.shape[0], 1)) # 遍历所有时间点，获取对应的星期并将星期转化为对应的数字 for i in range(data.shape[0]): date_str = '2016-01-01 00:00:00' # 假设数据集中的时间从2016年1月1日开始 date = datetime.datetime.strptime(date_str, '%Y-%m-%d %H:%M:%S') date += datetime.timedelta(minutes=5*i) # 每个时间点间隔5分钟 week = date.weekday() # 获取星期，0表示星期一，1表示星期二，以此类推 week_feature[i] = week + 1 # 将星期转化为对应的数字并将其存入星期特征张量中 # 将星期特征添加到原有的数据集中 week_feature=week_feature.unsqueeze(1).repeat(1, 307, 12, 1) week_feature=week_feature.reshape(16992,307,12,1) data = torch.cat((data, week_feature), dim=-1) # week_feature = week_feature.repeat(1, 307, 12, 1) # 将星期特征张量与数据集在最后一个维度上拼接 # data = torch.cat((data, week_feature), dim=-1) # 输出结果 print(data) print(data.shape) ，pytorch版本

其中，add_week_feature 函数的输入参数 data 是原始数据集，大小为 (batch_size, seq_len, num_features)，输出为添加星期特征后的数据集，大小为 (batch_size, seq_len, num_features+1)。函数中的代码与...

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# 新张量的形状为 (batch_size, seq_length, input_size) batch_size = 4 x = x.expand(batch_size, -1, -1) # 输出新张量的形状 print(x.shape) 输出结果为： torch.Size([4, 10, 5])

怎么把一个形状为(batch_size=4, seq_len=128, d_model=1024)的tensor，复制两份，拼接成为(batch_size=8, seq_len=128, d_model=1024)的tensor

# 拼接成(batch_size=8, seq_len=128, d_model=1024)的tensor result = torch.cat([x1, x2], dim=0) print(result.shape) # 输出torch.Size([8, 128, 1024]) 其中，torch.cat()函数中的第一个参数为需要拼接...

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input_data = torch.randn(5, 3, 10) # 初始化隐藏状态和记忆单元 h0 = torch.randn(2, 3, 20) c0 = torch.randn(2, 3, 20) # 前向传播 output, (hn, cn) = lstm(input_data, (h0, c0)) print(output.shape) # ...

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