torch.nn.lstm

时间: 2024-03-27 10:33:28 浏览: 116
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Pythorch中torch.nn.LSTM()参数详解

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torch.nn.LSTM是PyTorch中的一个类，用于实现长短期记忆（Long Short-Term Memory，LSTM）神经网络模型。LSTM是一种特殊的循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN），它在处理序列数据时能够更好地捕捉长期依赖关系。 LSTM模型通过使用门控机制来控制信息的流动，从而有效地解决了传统RNN模型中的梯度消失和梯度爆炸等问题。它具有三个关键的门控单元：输入门（input gate）、遗忘门（forget gate）和输出门（output gate）。这些门控单元通过学习来决定是否传递、遗忘或输出信息。 在PyTorch中，torch.nn.LSTM类提供了一个方便的接口来定义和训练LSTM模型。你可以通过指定输入维度、隐藏状态维度、层数等参数来创建一个LSTM模型。然后，你可以将输入序列传递给LSTM模型，并获得输出序列和最后一个隐藏状态。
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Pythorch中torch.nn.LSTM()参数详解

通过源代码中可以看到nn.LSTM继承自nn.RNNBase,其初始化函数定义如下 class RNNBase(Module): ... def __init__(self, mode, input_size, hidden_size, num_layers=1, bias=True, batch_first=False, dropout=0....

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使用torch.nn.LSTM()完成LSTM模型代码

好的，以下是使用torch.nn.LSTM()完成LSTM模型的代码： import torch import torch.nn as nn class LSTMModel(nn.Module): def __init__(self, input_dim, hidden_dim, num_layers, output_dim): super...

class SegModel(torch.nn.Module): """分词模型""" def __init__(self, vocab_size: int, embedding_size: int, hidden_size: int): super().__init__() self.embedding = torch.nn.Embedding(vocab_size, embedding_size, padding_idx=0) self.lstm = torch.nn.LSTM(embedding_size, hidden_size, batch_first=True, bidirectional=True) self.linear = torch.nn.Linear(2 * hidden_size, 1) self.sigmoid = torch.nn.Sigmoid() def forward(self, inputs: torch.Tensor, mask: torch.Tensor) -> torch.Tensor: embeddings = self.embedding(inputs) outputs, _ = self.lstm(embeddings) logits = self.linear(outputs) logits = logits.squeeze(-1) logits = self.sigmoid(logits) logits = logits * mask return logits

在模型的构造函数中，首先调用了基类 torch.nn.Module 的构造函数来初始化模型。然后，定义了一个 torch.nn.Embedding 层，用于将输入的整数张量转换为词向量。接下来，定义了一个双向 LSTM 层，用于学习输入...

class my_LSTM(torch.nn.Module): def __init__(self, lstm_inputsize, lstm_hiddensize, lstm_layers, lstm_dropout): super(my_LSTM, self).__init__() self.lstm_inputsize = lstm_inputsize self.lstm_hiddensize = lstm_hiddensize self.lstm_layers = lstm_layers self.lstm_dropout = lstm_dropout self.setup_layers() 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 ) def forward(self, input): out, (h_n, c_n) = self.lstm(input) return out[:, -1, :]

该模型的输入大小为lstm_inputsize，隐藏状态大小为lstm_hiddensize，LSTM的层数为lstm_layers。该模型还使用了dropout来减少过拟合。在setup_layers函数中，该模型设置了一个LSTM层。在forward函数中，它将输入...

写一个torch.nn.LSTM()代码

下面是一个简单的使用 torch.nn.LSTM() 创建 LSTM 层的代码示例： python import torch import torch.nn as nn # 定义输入向量维度和隐藏状态维度 input_size = 10 hidden_size = 20 # 定义 LSTM 层 lstm_...

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 )

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_...

self.lstm = torch.nn.LSTM( input_size = 224, hidden_size = 128, num_layer = 2,

This code initializes an LSTM module in PyTorch with the following parameters: - input_size: The size of the input tensor at each time step. Here, it is 224. - hidden_size: The number of features...

不使用torch.nn.LSTM，用pytorch写一个LSTM网络结构

import torch.nn as nn class MyLSTM(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers): super(MyLSTM, self).__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size ...

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当然，下面是使用torch.nn.LSTM构建一个神经网络的示例代码： python import torch import torch.nn as nn class MyLSTM(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size): super...

class LSTMNet(torch.nn.Module): def __init__(self, num_hiddens, num_outputs): super(LSTMNet, self).__init__() #nn.Conv1d(1,16,2), #nn.Sigmoid(), # nn.MaxPool1d(2), #nn.Conv1d(1,32,2), self.hidden_size = num_hiddens # RNN 层，这里的 batch_first 指定传入的是 (批大小，序列长度，序列每个位置的大小) # 如果不指定其为 True，传入顺序应当是 (序列长度，批大小，序列每个位置的大小) input_size= num_inputs.view(len(input_x), 1, -1)//24 self.rnn = torch.nn.LSTM(input_size, hidden_size=num_hiddens,batch_first=True) # 线性层 self.dense = torch.nn.Linear(self.hidden_size*24, 256) self.dense2 = torch.nn.Linear(256,num_outputs) # dropout 层，这里的参数指 dropout 的概率 self.dropout = torch.nn.Dropout(0.3) self.dropout2 = torch.nn.Dropout(0.5) # ReLU 层 self.relu = torch.nn.ReLU() # 前向传播函数，这是一个拼接的过程，使用大量变量是为了避免混淆，不做过多讲解 def forward(self, x): # x shape: (batch_size, 24, 307) # LSTM 层会传出其参数，这里用 _ 将其舍弃 h, _ = self.rnn(x) # LSTM 层会传出 (batch_size, 24, num_hiddens) 个参数，故需要 reshape 后丢入全连接层 h_r = h.reshape(-1,self.hidden_size*24) h_d = self.dropout(h_r) y = self.dense(h_d) drop_y = self.dropout2(y) a = self.relu(drop_y) y2 = self.dense2(a) return y2

这是一个使用LSTM网络进行序列预测的模型，输入是一个形状为(batch_size, 24, 307)的张量。在模型的初始化方法中，定义了LSTM层、线性层、dropout层和ReLU层。在前向传播方法中，首先将输入张量传入LSTM层得到输出h...

import torch train_data = torch.tensor([[[ 58.]], [[367.]], [[324.]], [[620.]], [[146.]], [[681.]], [[582.]], [[432.]], [[ 87.]], [[415.]], [[443.]], [[680.]], [[ 0.]], [[230.]], [[484.]], [[497.]], [[324.]], [[620.]], [[681.]], [[ 84.]], [[484.]], [[448.]], [[144.]], [[536.]], [[680.]], [[ 0.]]], dtype = torch.float32) class POEM_LSTM(torch.nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers): super(POEM_LSTM, self).__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.LstmLayer = torch.nn.LSTM(input_size=self.input_size, hidden_size=self.hidden_size, num_layers=self.num_layers, bias= False) self.LinearLayer = torch.nn.Linear(in_features=self.hidden_size, out_features=self.input_size) def forward(self, x): LstmLayerOutput, _ = self.LstmLayer(x) # h_c = (h_t, c_t) FinalOutput = self.LinearLayer(LstmLayerOutput) #需要对输出进行圆整，因为onehot为0~681的整数 return FinalOutput poem_lstm = POEM_LSTM(1,3,2) #网络模型实例化 loss = torch.nn.MSELoss() opt = torch.optim.Adam(poem_lstm.parameters(), lr = 0.001) for i in range(200): # input = train_data[0] for j in range(0,26): opt.zero_grad() # 每个iteration梯度清0 output= poem_lstm(torch.tensor([[j]],dtype=torch.float32)) l_loss = loss(output, train_data[j]) l_loss.backward() opt.step() if i == 199: # print(poem_lstm.state_dict()) print(output) print(train_data[j]) print(l_loss) print('\n')

这段代码定义了一个名为POEM_LSTM的PyTorch模型，该模型包含一个LSTM层和一个线性层。输入数据train_data是一个三维张量，包含了28个时间步、每个时间步一个特征值。LSTM层将输入数据train_data传入，得到...

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