jieshixi解释下B = out.size(0)//p # repeat重复指定维度 hidden = self.rnn(out, hidden.repeat(p,1,1,1)) labels = torch.softmax(self.classifier(hidden), 1) labels = labels.reshape(p, B, self.classes, self.ggridsz**2) # (p，64，10，49) 预测出的labels # ent(p，64，49) ent = (- labels * torch.log(labels)).sum(-2) # ent=-x*log(x)[log以e为底],sum(-2)是以-2维度相加 # cent(p，64，49) pastp是没有rnn之前的概率上面一行的labels是rnn之后的概率 cent = (- labels * torch.log(pastp[None,:,:,None])).sum(-2) kld = (cent - ent).mean(0) # (64，49) kld[mask.reshape(B, self.ggridsz**2)] = -100 locmax = kld.argmax(-1) loc = torch.stack([locmax//self.ggridsz, locmax%self.ggridsz],-1) kld = kld.reshape(B, 1, self.ggridsz, self.ggridsz)

与CNN一样快地训练RNN（https://arxiv.org/abs/1709.02755）-Python开发

关于SRU是一种循环单元，其运行速度比cuDNN LSTM快10倍以上，而不会在许多任务上测试准确性。在GTX 1070上测试的LSTM，conv2d和SRU的平均处理时间例如，上图“关于SRU”是一个循环单元，其运行速度比cuDNN LSTM快10...

RNN.ipynb.zip_.ipynb_TensorFlow rnn_人工智能_人工智能代码_智能

在本压缩包中，我们关注的是一个名为"RNN.ipynb"的文件，它是一个Jupyter Notebook，用于探讨和实现TensorFlow中的循环神经网络（RNN）。RNN是一种广泛应用于序列数据处理的深度学习模型，尤其在自然语言处理、语音...

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()

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....

import torch import torch.nn as nn # 定义序列数据 sequence_data = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) # 定义RNN模型 class RNN1(nn.Module): def init(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size): super(RNN1, self).init() self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.rnn = nn.RNN(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size) # 修改这里的h0初始化 lu = x.unsqueeze(0) out, _ = self.rnn(lu, h0) # 添加unsqueeze(0)来增加batch维度 out = self.fc(out[:, -1, :]) # 取序列最后一个时间步的输出 return out # 定义模型参数 input_size = 3 # 输入大小，即序列的特征维度 hidden_size = 5 # 隐藏层大小 num_layers = 1 # RNN隐层数 output_size = 1 # 输出大小 # 创建模型实例 model = RNN1(input_size, hidden_size, num_layers, output_size) # 运行模型 outputs = model(sequence_data) # 输出结果 print(outputs) 这段代码报错：RuntimeError: Expected hidden size (1, 1, 5), got [1, 3, 5]，请分析原因

因此，h0 应该被初始化为 torch.zeros(num_layers, sequence_data.size(0), hidden_size)，而不是 torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size)。此外，为了让输入数据具有 batch 维度，需要在输入...

import torch import torch.nn as nn import numpy as np from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset import pandas as pd class RNN(nn.Module): def init(self, input_size, hidden_size, output_size): super(RNN, self).init() self.hidden_size = hidden_size self.rnn = nn.RNN(input_size, hidden_size, num_layers=1, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): h0 = torch.zeros(1, x.size(0), self.hidden_size) out, _ = self.rnn(x, h0) out = self.fc(out[:, -1, :]) return out input_size = 1 hidden_size = 32 output_size = 1 model = RNN(input_size, hidden_size, output_size) criterion = nn.MSELoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) df = pd.read_csv('beijing_wangjing_125_new.csv') congestion_index = df['idx'].values congestion_index_tensor= torch.tensor(congestion_index, dtype=torch.float32) print(congestion_index_tensor) for epoch in range(100): outputs = model(congestion_index_tensor) loss = criterion(outputs, labels) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step()为什么会说张量维度不匹配，应该如何修改

因此，当你调用criterion(outputs, labels)时会出现维度不匹配的错误。为了解决这个问题，你需要指定一个标签张量来计算损失。你可以从你的CSV文件中提取标签数据，并将其转换为张量。例如，如果你的标签数据...

class RNN(nn.Module): # LSTM网络 def init(self, in_dim, hid_dim, layers, classes): super(RNN, self).init() self.hidden_size = hid_dim self.num_layers = layers self.lstm = nn.LSTM(in_dim, hid_dim, layers, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hid_dim, classes) def forward(self, x, hidden=None): # 初始化的隐藏元和记忆元,它们的维度是一样的 batch_s, seq_len, hidden_dim = x.size() if hidden is None: h0 = torch.zeros(self.num_layers, batch_s, self.hidden_size).to(device) # x.size(0)是batch_size c0 = torch.zeros(self.num_layers, batch_s, self.hidden_size).to(device) else: h0, c0 = hidden out, _ = self.lstm(x, (h0, c0)) # 输出: tensor (batch_size, seq_length, hidden_size) out = self.fc(out[:, -1, :]) # 取序列最后一位最后一层的输出隐状态(batch_size, hidden_size) return out

在 forward 方法中，该网络的输入 x 是一个大小为(batch_size, seq_length, in_dim)的张量，表示一个批次的序列数据，其中seq_length是序列长度，in_dim是每个时间步的特征维度。在 forward 方法中，首先对输入进行...

def init(self, input_size, hidden_size, output_size): super(Net, self).init() self.rnn = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers=2, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): out, _ = self.rnn(x) out = self.fc(out[:, -1, :]) return out

LSTM 层的输出维度为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)，其中 hidden_size 表示 LSTM 层的隐藏状态的维度。在 forward 方法中，我们取出 LSTM 层的最后一个时间步的输出，然后通过全连接层将其映射到输出...

import paddle.nn as nn import paddle # 定义RNN网络 class MyRNN(paddle.nn.Layer): def init(self): #定义RNN网络 def forward(self, x): #设置网络架构补充代码

self.rnn = nn.RNN(input_size=input_size, hidden_size=hidden_size, num_layers=num_layers, nonlinearity='tanh', time_major=True) self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): ...

YOLOv3-训练-修剪.zip

YOLOv3-训练-修剪YOLOv3-训练-修剪的Python3.6、Pytorch 1.1及以上，numpy>1.16，tensorboard=1.13以上YOLOv3的训练参考[博客]（https://blog.csdn.net/qq_34795071/article/details/90769094 ）基于的ultralytics/yolov3代码大家也可以看下这个https://github.com/tanluren/yolov3-channel-and-layer-pruning正常训练（基线）python train.py --data data/VHR.data --cfg cfg/yolov3.cfg --weights/yolov3.weights --epochs 100 --batch-size 32 #后面的epochs自行更改直接加载weights可以更好的收敛剪枝算法介绍本代码基于论文Learning Efficient Convolutional Networks Through Network Slimming (ICCV

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1、资源项目源码均已通过严格测试验证，保证能够正常运行； 2、项目问题、技术讨论，可以给博主私信或留言，博主看到后会第一时间与您进行沟通； 3、本项目比较适合计算机领域相关的毕业设计课题、课程作业等使用，尤其对于人工智能、计算机科学与技术等相关专业，更为适合； 4、下载使用后，可先查看README.md文件（如有），本项目仅用作交流学习参考，请切勿用于商业用途。

YOLO v2 的实现，用于在检测层内直接进行面部识别 .zip

#Darknet# Darknet 是一个用 C 和 CUDA 编写的开源神经网络框架，速度快，安装简单，支持 CPU 和 GPU 计算。欲了解更多信息，请参阅Darknet 项目网站。如有任何疑问或问题，请使用Google Group。----------------------Darknet框架上的YOLO人脸识别-------------------------------------------------################ 检测和识别人脸是一个三步过程，并带有自动注释 ##################### 在 github 上 Forkhttps ://github.com/xhuvom/darknetFaceID YOLO darknet 实现用于检测、识别和跟踪多个人脸。是的，它可以通过在不同类别上进行训练来检测和识别单个人脸。该算法会自动学习面部特征并识别单个人脸。您所需要的只是将不同的人脸图像训练为不同的类别。我已经测试了 3 张不同的面孔，每个类别使用 ~2k 张单独的图像进行训练。经过大约 60k 个 epoch 后，

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fr-en.tgz https://www.statmt.org/ europarl/v7/fr-en.tgz

请移步至：https://blog.csdn.net/m0-48932261/article/details/139472005

ask的matlab代码-fast-rnn:工作！！！修改版！！！从https://github.com/rbgirshick/fast-rc

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import paddle.nn as nn import paddle # 定义RNN网络 class MyRNN(paddle.nn.Layer): def init(self): #定义RNN网络 def forward(self, x): #设置网络架构补充代码