LSTMCell下载

时间: 2023-11-15 09:03:15 浏览: 52
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Python-嵌套式LSTMCell的Tensorflow实现

很抱歉，根据提供的引用内容，没有提供LSTMCell下载的相关信息。引用和引用提到了tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell和tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell，这是TensorFlow中用于构建LSTM模型的两个类。引用中提到了LSTM的不同实现方式，但没有提供LSTMCell下载的信息。如果您需要下载LSTMCell，建议您在搜索引擎中搜索相关信息或者在TensorFlow官方文档中查找相关信息。
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LSTMCell = tf.nn.rnn_cell.LSTMCell AttributeError: module 'tensorflow._api.v2.nn' has no attribute 'rnn_cell'

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lstm_cells = [tf.nn.rnn_cell.LSTMCell(num_units=128) for _ in range(2)]

每个LSTMCell都是tf.nn.rnn_cell.LSTMCell类的一个实例，这是TensorFlow库中用来构建长短期记忆网络的标准组件。 创建这些细胞的过程如下： python lstm_cells = [tf.nn.rnn_cell.LSTMCell(num_units=128) ...

请解释这行代码self.lstm = nn.LSTMCell(32*553, 256)

这行代码创建了一个LSTM单元（cell），并将其赋值给一个名为self.lstm的属性。这个LSTM单元有两个输入：一个是大小为32*553的张量，另一个是上一个时间步...nn.LSTMCell是PyTorch中的一个内置模块，用于实现LSTM单元。

class LSTM_Atten(nn.Module): """搭建Decoder结构""" def init(self, look_back, pre_len): super(LSTM_Atten, self).init() self.lstm = nn.LSTM(input_size=1, # 1个输入特征 hidden_size=128, # 隐状态h扩展为为128维 num_layers=1, # 1层LSTM batch_first=True, # 输入结构为(batch_size, seq_len, feature_size). Default: False ) self.lstmcell = nn.LSTMCell(input_size=128, hidden_size=128) self.drop = nn.Dropout(0.2) # 丢弃率 self.fc1 = nn.Linear(256, 128) self.fc2 = nn.Linear(128, 1) self.look_back = look_back self.pre_len = pre_len self.Softmax = nn.Softmax(dim=1) def forward(self, x): H, (h, c) = self.lstm(x.float(), None) # 编码 h = h.squeeze(0) c = c.squeeze(0) H_pre = torch.empty((h.shape[0], self.pre_len, 128 * 2)).to(device) for i in range(self.pre_len): # 解码 h_t, c_t = self.lstmcell(h, (h, c)) # 预测 H = torch.cat((H, h_t.unsqueeze(1)), 1) h_atten = self.Atten(H) # 获取结合了注意力的隐状态 H_pre[:, i, :] = h_atten # 记录解码器每一步的隐状态 h, c = h_t, c_t # 将当前的隐状态与细胞状态记录用于下一个时间步 return self.fc2(self.fc1(H_pre)).squeeze(2) def Atten(self, H): h = H[:, -1, :].unsqueeze(1) # [batch_size,1,128] H = H[:, -1 - self.look_back:-1, :] # [batch_size,look_back,128] atten = torch.matmul(h, H.transpose(1, 2)).transpose(1, 2) # 注意力矩阵 atten = self.Softmax(atten) atten_H = atten * H # 带有注意力的历史隐状态 atten_H = torch.sum(atten_H, dim=1).unsqueeze(1) # 按时间维度降维 return torch.cat((atten_H, h), 2).squeeze(1) 这段代码如何改能实现多特征的输入

self.lstmcell = nn.LSTMCell(input_size=128, hidden_size=128) self.drop = nn.Dropout(0.2) # 丢弃率 self.fc1 = nn.Linear(256 * feature_size, 128) # 修改输入和输出维度 self.fc2 = nn.Linear(128, 1) ...

warnings.warn("Setuptools is replacing distutils.") Traceback (most recent call last): File "/Users/dujun/opt/anaconda3/bin/hub", line 5, in <module> from paddlehub.commands.utils import execute File "/Users/dujun/opt/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/paddlehub/__init__.py", line 45, in <module> from paddlehub.compat.task.text_generation_task import TextGenerationTask File "/Users/dujun/opt/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/paddlehub/compat/task/text_generation_task.py", line 22, in <module> from paddle.fluid.layers import RNNCell, LSTMCell, rnn, BeamSearchDecoder, dynamic_decode ImportError: cannot import name 'RNNCell' from 'paddle.fluid.layers' (/Users/dujun/opt/anaconda3/lib/python3.9/site-packages/paddle/fluid/layers/__init__.py) (base) dujun@dujundeMacBook-Pro pythonProject1 %

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import torch import torch.nn as nn class LeNetConvLSTM(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, kernel_size): super(LeNetConvLSTM, self).__init__() # LeNet网络部分 self.conv1 = nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=6, kernel_size=5) self.pool1 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2) self.conv2 = nn.Conv2d(in_channels=6, out_channels=16, kernel_size=5) self.pool2 = nn.MaxPool2d(kernel_size=2) self.fc1 = nn.Linear(in_features=16*5*5, out_features=120) self.fc2 = nn.Linear(in_features=120, out_features=84) # ConvLSTM部分 self.lstm = nn.LSTMCell(input_size, hidden_size) self.hidden_size = hidden_size self.kernel_size = kernel_size self.padding = kernel_size // 2 def forward(self, x): # LeNet网络部分 x = self.pool1(torch.relu(self.conv1(x))) x = self.pool2(torch.relu(self.conv2(x))) x = x.view(-1, 16*5*5) x = torch.relu(self.fc1(x)) x = torch.relu(self.fc2(x)) # 将输出转换为ConvLSTM所需的格式 batch_size, channels, height, width = x.shape x = x.view(batch_size, channels, height*width) x = x.permute(0, 2, 1) # ConvLSTM部分 hx = torch.zeros(batch_size, self.hidden_size).to(x.device) cx = torch.zeros(batch_size, self.hidden_size).to(x.device) for i in range(height*width): hx, cx = self.lstm(x[:, i, :], (hx, cx)) hx = hx.view(batch_size, self.hidden_size, 1, 1) cx = cx.view(batch_size, self.hidden_size, 1, 1) if i == 0: output = hx else: output = torch.cat((output, hx), dim=1) # 将输出转换为正常的格式 output = output.permute(0, 2, 3, 1) output = output.view(batch_size, height, width, self.hidden_size) return output

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