pytorch框架下model = LSTMPredictor(input_size = 4, hidden_size = 16, output_size = 2) 用训练好的模型预测

假设你已经有了训练好的模型权重文件，可以按照以下步骤进行预测：

1. 导入必要的库：

import torch
from model import LSTMPredictor # 假设你的模型定义在model.py文件中

2. 加载模型权重：

model = LSTMPredictor(input_size=4, hidden_size=16, output_size=2)
model.load_state_dict(torch.load('model_weights.pth'))

其中 `model_weights.pth` 是你训练好的模型权重文件的路径。

3. 准备数据：

假设你要对一个长度为 5，每个时间步有 4 个特征的序列进行预测，可以按照以下方式准备数据：

input_seq = torch.randn(5, 4) # 生成一个形状为 (5, 4) 的张量，表示输入序列

4. 进行预测：

with torch.no_grad():
    output = model(input_seq)
    predicted_class = torch.argmax(output, dim=1)

其中 `output` 是模型的输出，`predicted_class` 是预测的类别（假设你的模型是用来进行分类任务的）。你可以根据模型的具体输出形状和任务需求进行相应的处理。

相关问题

model = LSTMPredictor(input_size = 4, hidden_size = 16, output_size = 2) 用训练好的模型预测

如果你已经训练好了这个模型，可以按照以下步骤使用它进行预测：

1. 准备输入数据：你需要准备一个输入数据的张量，它的形状应该是 [batch_size, sequence_length, input_size]。在这里，batch_size 表示输入数据的样本数，sequence_length 表示每个样本的时间步数，input_size 表示每个时间步的输入特征数。根据你的具体场景，可以将输入数据转换成这个形状。

2. 加载模型：使用 PyTorch 提供的 torch.load() 函数加载训练好的模型。

3. 将模型设置为评估模式：在进行预测之前，需要将模型设置为评估模式，这可以通过调用 model.eval() 实现。

4. 将输入数据传入模型：将输入数据传入模型进行预测，这可以通过调用 model(input_tensor) 实现。这里的 input_tensor 是你准备好的输入数据张量。

5. 处理模型的输出：模型会返回一个形状为 [batch_size, output_size] 的输出张量，其中 output_size 表示模型的输出特征数。你可以根据具体场景，对输出进行后续处理，比如将输出转换成分类标签或者回归值。

这里是一个示例代码：

import torch
from my_model import LSTMPredictor

# 准备输入数据
input_tensor = torch.randn(1, 10, 4)  # 假设 batch_size=1, sequence_length=10, input_size=4

# 加载模型
model = torch.load('my_model.pth')

# 将模型设置为评估模式
model.eval()

# 将输入数据传入模型进行预测
output_tensor = model(input_tensor)

# 处理模型的输出
output_array = output_tensor.detach().numpy()  # 转换成 NumPy 数组
print(output_array)  # 输出预测结果

这里假设你的模型代码在 my_model.py 文件中定义，并且模型的权重已经保存在 my_model.pth 文件中。

请补全以下代码：class AttModel(nn.Module): def __init__(self, n_input, n_hidden, seq_len): """ n_input: 单词数量 n_hidden: hidden state维度 sequence_len: 输入文本的长度 """ super(Model, self).__init__() # 传入参数 self.hidden_dim = n_hidden self.input_size = n_input self.output_size = n_input self.n_layers = 1 # Global Attention机制需要使用RNN的最大Timestep数 #即需要计算当前timestep和多少timestep的相似度权重（Alignment Weight） self.max_length = 10 # 定义结构 # RNN层 可参考 https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.RNN.html self.rnn = nn.RNN(self.input_size,self.hidden_dim,self.n_layers,batch_first=True) # 注意力层-用于计算score self.attn = torch.nn.Linear(in_features=, out_features=, bias=False) # 注意力层-用于已经拼接了ct和ht后的变换。 self.w_c = torch.nn.Linear(in_features=, out_features=) # 全联接层 可参考 https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.Linear.html self.fc = nn.Linear()

class AttModel(nn.Module):
def __init__(self, n_input, n_hidden, seq_len):
"""
n_input: 单词数量
n_hidden: hidden state维度
sequence_len: 输入文本的长度
"""
super(AttModel, self).__init__() # 正确的调用父类的方法
self.n_input = n_input
self.n_hidden = n_hidden
self.seq_len = seq_len
self.linear = nn.Linear(n_hidden, n_hidden)
self.encoder = nn.Embedding(n_input, n_hidden)
self.attention = nn.Linear(n_hidden, 1)

def forward(self, x):
x = self.encoder(x)
x = x.view(-1, self.seq_len, self.n_hidden)
e = torch.tanh(self.linear(x))
a = torch.softmax(self.attention(e), dim=1)
h = torch.bmm(a.permute(0, 2, 1), x).squeeze()
return h