lstm预测的seq_len
时间: 2023-09-13 09:13:18 浏览: 80
根据引用和中提到的内容,可以了解到在PyTorch中使用LSTM进行预测时,默认情况下对输入数据进行处理时,会将其格式转换为(batch_size, 1, feature_dims)。这里的1就是seq_len,表示输入序列的长度。在建立模型时,可以通过设置nn.LSTM的batch_first参数来决定batch_size和seq_len的顺序,但这并不是我们当前讨论的重点。
所以,对于LSTM预测的seq_len,默认为1。
相关问题
cnn,rnn,lstm中seq_len,batch_size,feature的意义
在深度学习中,Cnn, RNN和LSTM都是常用的神经网络模型。在这些模型中,seq_len、batch_size 和 feature 都是非常重要的参数。
- seq_len:表示序列的长度。在自然语言处理中,seq_len通常是指一句话或一段文本的长度;在时间序列预测中,seq_len通常是指时间序列的长度。在Cnn、RNN和LSTM中,seq_len决定了模型输入的数据形状,因为这些模型都需要把输入数据按照序列的方式进行处理。
- batch_size:表示一次训练使用的样本数。在深度学习中,为了加快训练的速度,通常会把数据分成多个batch进行训练。batch_size的大小决定了每次训练使用的数据量,也影响了模型收敛的速度和效果。
- feature:表示特征的数量。在Cnn、RNN和LSTM中,feature通常是指每个时间步输入的特征数量,也就是每个时间步的向量维度。在自然语言处理中,feature通常是指每个单词的词向量维度;在时间序列预测中,feature通常是指每个时间步的特征数量。
这些参数的取值对模型的性能和训练效果有很大的影响,需要根据具体的任务和数据集进行调整。
model = build_lstm_generator(seq_len=seq_len, hidden_size=hidden_size,vocab_size=len(offsets_vocab)+len(durations_vocab)*len(notes_vocab)) TypeError: build_lstm_generator() got an unexpected keyword argument 'seq_len'
这个错误通常是由于函数 `build_lstm_generator` 的参数列表中没有 `seq_len` 这个参数,但是你尝试在调用该函数时使用了这个参数。
具体来说,可能是以下原因之一:
1. 函数 `build_lstm_generator` 的参数列表中确实没有 `seq_len` 这个参数。请检查函数定义,并确保你调用该函数时使用了正确的参数名称和值。
2. 函数 `build_lstm_generator` 的参数列表中确实有 `seq_len` 这个参数,但是你没有正确地传递该参数。请检查你的代码,并确保你传递了正确的参数名称和值。
3. 可能是函数 `build_lstm_generator` 的参数列表中有一个名为 `seq_len` 的参数,但是该参数是一个可选参数,而你使用了错误的函数调用方式。请检查你的代码,并根据函数定义使用正确的函数调用方式。
请仔细检查你的代码,并确保使用了正确的参数名称和值。如果问题仍然存在,请提供更多的代码和上下文信息以供更进一步的帮助。
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