nn.lstm参数设置

时间: 2023-08-28 22:07:11 浏览: 107
nn.LSTM函数的参数设置如下： - input_size：输入的特征维度大小。 - hidden_size：隐藏状态的维度大小。 - num_layers：LSTM的层数。 - bias：是否使用偏置项。 - batch_first：输入数据的维度顺序是否为(batch, seq, feature)。 - dropout：是否使用dropout正则化。 - bidirectional：是否使用双向LSTM。 例如，如果我们想要创建一个具有输入特征维度为100，隐藏状态维度为16的单层LSTM模型，可以使用以下代码： lstm = nn.LSTM(100, 16) 如果我们想要创建一个具有输入特征维度为100，隐藏状态维度为16的双层LSTM模型，可以使用以下代码： lstm = nn.LSTM(100, 16, num_layers=2) 请注意，这只是参数设置的示例，具体的参数设置取决于你的任务需求和数据特征。 #### 引用[.reference_title] - *1* [【nn.LSTM详解】](https://blog.csdn.net/weixin_43788986/article/details/125441919)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *2* [pytorch中的nn.LSTM模块参数详解](https://blog.csdn.net/foneone/article/details/104002372)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] - *3* [torch.nn.LSTM的参数、输入输出维度](https://blog.csdn.net/Pang_Yue__Fairy/article/details/128123153)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item] [ .reference_list ]
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3. 初始化LSTM模型，并设置损失函数和优化器。 4. 训练模型，使用训练数据不断调整模型参数。 5. 测试模型性能，使用测试数据评估模型预测准确率。 知识点五：项目打包与部署 在项目开发完成后，我们通常会将项目...

nn.LSTM 参数

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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 )

需要注意的是，这段代码构建的是单向LSTM，如果需要构建双向LSTM，需要将bidirectional参数设置为True，如下所示： python self.lstm = torch.nn.LSTM( input_size=self.lstm_inputsize, hidden_size=self....

nn.LSTM各项参数详解

nn.LSTM模块在PyTorch中用于实现长短期记忆网络（LSTM），它有多个关键参数。以下是其主要参数的详细解释： 1. input_size (int): 输入序列的维度。如果你的数据是一维向量，这通常是1。 2. hidden_size ...

torch冻结nn.lstm的所有参数

首先，你需要创建一个LSTM模块并设置它的所有参数为不可训练（requires_grad=False）。这通常在模型构建阶段完成，比如： python import torch.nn as nn lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_...

self.lstm1 = nn.LSTM(1, lstm_out_dim1, num_layers=1, batch_first=True)变成双向

将该参数设置为True可以让LSTM层变为双向的，这样输入序列的每个时间步都会由两个方向的隐藏状态来表示，一个是正向的，另一个是反向的。此外，你还需要设置合适的隐藏状态维度，因为双向LSTM会输出两倍于单向LSTM...

nn.LSTM（）时间序列预测

定义一个基于 nn.Module 的自定义模型类，在其中实例化 nn.LSTM 层，并设置合适的超参数如输入大小、隐藏层单元数等[^1]。 python class LSTMPredictor(nn.Module): def __init__(input_dim=1, hidden_dim=...

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

- self.lstm = nn.LSTM(encoder_embedding_num,encoder_hidden_num,batch_first=True) 定义编码器的LSTM层，使用nn.LSTM类，将编码器嵌入层的维度和编码器LSTM隐藏层的维度作为参数传入，并设置batch_first参数为...

用很多组50*27的时间片数据作为训练集输入网络，得到4分类结果，神经网络的参数应该怎么设置？ 我有一组按时间分布的放电数据，每个数据中有27组信号作为特征属性，数据有4种分类结果，现在我把这段时间数据每50个时间步组成一组作为训练数据来训练模型，请问如果使用一维卷积的话，nn.Conv1d的参数应该怎么写 呀？如果使用LSTM，nn.LSTM的参数应该怎么写？ 即，用很多组50*27的时间片数据作为训练集输入网络，得到4分类结果，神经网络的参数 能不能顺便解释一下pytorch里输入通道、输出通道、输入特征、时间片长度、batch_size这些参数的意思？

如果使用LSTM，nn.LSTM的参数应该设置为nn.LSTM(27, 64, num_layers=2, batch_first=True)，其中27是输入特征的数量，64是隐藏层的大小，num_layers是LSTM的层数，batch_first表示输入数据的维度顺序为(batch_size, ...

torch.LSTM

在PyTorch中使用LSTM进行序列建模涉及定义模型结构、准备数据集、设置损失函数和优化器等多个方面。下面详细介绍这些过程。 #### 定义LSTM模型 为了创建一个简单的LSTM网络，可以通过继承nn.Module类并重写其...
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torch.nn.embedding()大致使用方法

在实际应用中，nn.Embedding 常常与循环神经网络（如 RNN、LSTM 或 GRU）结合使用，作为输入序列的预处理步骤。在 RNN 中，input_size 参数通常设置为 embedding_dim，确保嵌入后的词向量可以直接馈送到 RNN ...

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__() self.device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") self.inputDim = inputDim self.hiddenDim = hiddenDim self.layerNum = layerNum self.batchSize = batchSize self.lstm = nn.LSTM(inputDim, hiddenDim, layerNum, batch_first = True).to(self.device) self.fc = nn.Linear(hiddenDim, 1).to(self.device) def forward(self, inputData): h0 = torch.zeros(self.layerNum, inputData.size(0), self.hiddenDim, device = inputData.device) c0 = torch.zeros(self.layerNum, inputData.size(0), self.hiddenDim, device = inputData.device) out, hidden = self.lstm(inputData, (h0, c0)) out = self.fc(out[:, -1, :]) return out def SetCriterion(self, func): self.criterion = func def SetOptimizer(self, func): self.optimizer = func def SetLstmTrainData(self, inputData, labelData): data = TensorDataset(inputData.to(device), labelData.to(device)) self.dataloader = DataLoader(data, batch_size = self.batchSize, shuffle = True) def TrainLstmModule(self, epochNum, learnRate, statPeriod): for epoch in range(epochNum): for batch_x, batch_y in self.dataloader: self.optimizer.zero_grad() output = self.forward(batch_x) loss = self.criterion(output, batch_y) loss.backward() self.optimizer.step() if epoch % statPeriod == 0: print("Epoch[{}/{}], loss:{:.6f}".format(epoch + 1, epochNum, loss.item())) def GetLstmModuleTrainRst(self, verifyData): results = [] with torch.no_grad(): output = self.forward(verifyData) results = output.squeeze().tolist() # 将预测结果转换为 Python 列表 return results if __name__ == "__main__": inputDataNum = 100 timeStep = 5 inputDataDim = 10000 labelDataDim = 1 hiddenDataDim = 200 layerNum = 20 trainBatchSize = 100 epochNum = 1 learnRate = 0.01 statPeriod = 1 weightDecay = 0.001 device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu") model = LSTM(inputDataDim, hiddenDataDim, layerNum, trainBatchSize).to(device) model.SetCriterion(nn.MSELoss()) model.SetOptimizer(torch.optim.Adam(model.parameters(), lr = learnRate, weight_decay = weightDecay)) inputData = torch.randn(inputDataNum, timeStep, inputDataDim) labelData = torch.randn(inputDataNum, labelDataDim) verifyData = inputData model.SetLstmTrainData(inputData, labelData) model.TrainLstmModule(epochNum, learnRate, statPeriod) torch.save(model.state_dict(), "lstm_model.pth") model.load_state_dict(torch.load("lstm_model.pth")) model.GetLstmModuleTrainRst(verifyData)

它使用PyTorch库实现了一个LSTM类，其中包含了LSTM模型的定义、前向传播、损失函数和优化器的设置，以及训练和预测的方法。 在代码中，LSTM模型接受输入数据的维度、隐藏层维度、层数和批次大小作为参数进行初始化...

import torch class Network(torch.nn.Module):     def __init__(self, n_fft=1024, n_hop=160, n_hidden=1024):         super().__init__()         self.linear1 = torch.nn.LSTM(n_fft//2+1, n_hidden//2, num_layers=2, batch_first=True, bidirectional=True)         self.linear2 = torch.nn.Linear(n_hidden, n_fft//2+1)         self.n_fft = n_fft         self.n_hop = n_hop         # self.window =         self.register_buffer('window', torch.hann_window(n_fft))     def forward(self, noisy):         # 傅里叶变换         noisy_spec = torch.stft(noisy, self.n_fft, self.n_hop, window=self.window, return_complex=True) # [B,C,T]         noisy_amplitude = torch.abs(noisy_spec).transpose(2,1) # [B,T,C=513]         # 神经网络计算         hidden = self.linear1(noisy_amplitude)[0] # [B,T,n_hidden=1024]         mask = self.linear2(hidden).sigmoid() # [B,T,C=513] (0,1)         # 降噪结果         denoise_spec = noisy_spec * mask.transpose(2,1)         denoise_wav = torch.istft(denoise_spec, self.n_fft, self.n_hop, window=self.window)         # 返回降噪后波形和降噪后谱图         return  denoise_wav, denoise_spec if __name__ == "__main__":     net = Network()     clean = torch.randn(4, 16000)     noise = torch.randn(4, 16000)     denoise_wav, denoise_spec = net(clean + noise)     print(denoise_spec.shape, denoise_wav.shape)

这段代码实现了一个基于LSTM的音频降噪网络，其核心思路是使用LSTM对音频信号的幅度谱进行处理，从而得到一个掩膜（mask），该掩膜可以在频域上...此外，该网络的性能也取决于数据集的质量和训练过程的参数设置等因素。

lstm代码参数设置

### LSTM模型超参数设置 在构建LSTM模型时，合理配置超参数对于提高模型性能至关重要。这些超参数不仅影响着学习过程的速度也决定了最终模型的效果。 #### 输入维度(input_size) 定义输入特征的数量。如果处理的...

rnn_cells = tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell( [lstm_cell(size_layer)for _ in range(num_layer)],state_is_tuple = False, ) 什么意思

state_is_tuple 参数表示是否使用元组（tuple）来存储 LSTM 的隐藏状态和细胞状态，这里设置为 False 表示使用张量（tensor）来存储。最终，rnn_cells 变量将会是一个包含多个 LSTM 层的 RNN 网络。

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1. **uniform_**: 使用均匀分布生成权重，常用于激活函数是ReLU的情况，范围通常是[-limit, limit]，其中limit可以设置。 2. **normal_**: 使用正态分布（平均值0，标准差设定为1或用户自定）初始化权重。 3. **...

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（1）形成开始条件 （2）发送从机地址(Slave Address) （3）命令，显示数据的传送 （4）形成停止条件 PS 1 1 1 0 0 1 A1 A0 A Slave_Address A Command/Register ACK ACK A Data(n) ACK D3 D2 D1 D0 D3 D2 D1 D0 图12 9 I2C 串行接口 本芯片由I2C协议2线串行接口来进行数据传送的，包含一个串行数据线SDA和时钟线SCL，两线内 置上拉电阻，总线空闲时为高电平。 每次数据传输时由控制器产生一个起始信号，采用同步串行传送数据，TM1680每接收一个字节数 据后都回应一个ACK应答信号。发送到SDA 线上的每个字节必须为8 位，每次传输可以发送的字节数量 不受限制。每个字节后必须跟一个ACK响应信号，在不需要ACK信号时，从SCL信号的第8个信号下降沿 到第9个信号下降沿为止需输入低电平“L”。当数据从最高位开始传送后，控制器通过产生停止信号 来终结总线传输，而数据发送过程中重新发送开始信号，则可不经过停止信号。 当SCL为高电平时，SDA上的数据保持稳定；SCL为低电平时允许SDA变化。如果SCL处于高电平时， SDA上产生下降沿，则认为是起始信号；如果SCL处于高电平时，SDA上产生的上升沿认为是停止信号。 如下图所示： SDA SCL 开始条件 ACK ACK 停止条件 1 2 7 8 9 1 2 93-8 数据保持 数据改变   图13 时序图 1 写命令操作 PS 1 1 1 0 0 1 A1 A0 A 1 Slave_Address Command 1 ACK A Command i ACK X X X X X X X 1 X X X X X X XA ACK ACK A 图14 如图15所示，从器件的8位从地址字节的高6位固定为111001，接下来的2位A1、A0为器件外部的地 址位。 MSB LSB 1 1 1 0 0 1 A1 A0 图15 2 字节写操作 A PS A Slave_Address ACK 0 A Address byte ACK Data byte 1 1 1 0 0 1 A1 A0 A6 A5 A4 A3 A2 A1 A0 D3 D2 D1 D0 D3 D2 D1 D0 ACK 图16

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