self.lstm = nn.LSTM(input_dim, hidden_dim, num_layers, batch_first=True)，当num_layers=2时，lstm模型的大致结构

时间: 2024-06-09 21:10:45 浏览: 271
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LSTM_keras.zip_LSTM_LSTM；keras_keras_keras lstm_lstm keras

当num_layers=2时，LSTM模型的大致结构如下： ``` LSTM( (lstm): ModuleList( (0): LSTMCell(input_dim, hidden_dim) (1): LSTMCell(hidden_dim, hidden_dim) ) ) ``` 其中，`ModuleList`是一个包含多个子模块的容器，`LSTMCell`是LSTM的一个基本单元。在该结构中，第一个`LSTMCell`的输入维度为`input_dim`，输出维度为`hidden_dim`；第二个`LSTMCell`的输入和输出维度都为`hidden_dim`。这样，整个模型就有两个LSTM单元层，每个LSTM单元层由一个LSTM单元构成。在训练过程中，模型会根据输入的序列自动学习如何把信息从前一个时间步传递到下一个时间步，并输出相应的预测结果。
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model.add(LSTM(units=128, input_shape=(timesteps, input_dim))) # 添加全连接层 model.add(Dense(units=output_dim)) # 编译模型，选择损失函数和优化器 model.compile(loss='categorical_crossentropy', ...
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Pythorch中torch.nn.LSTM()参数详解

num_layers=1, bias=True, batch_first=False, dropout=0., bidirectional=False): 我们需要关注的参数以及其含义解释如下： input_size – 输入数据的大小，也就是前面例子中每个单词向量的

self.lstm = nn.LSTM(input_dim, hidden_dim, num_layers, batch_first=True)

循环神经网络（RNN）中的长短期记忆（LSTM）是一种强大的模型，用于处理序列数据的学习和预测。它的基本结构包括一个输入层，一个隐藏层和一个输出层。通过将输入数据逐个传递到隐藏层，再将输出数据传递到输出层，...

self.lstm = nn.LSTM(input_dim, hidden_dim, num_layers, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)，解释这两句代码

nn.LSTM(input_dim, hidden_dim, num_layers, batch_first=True) 定义了一个LSTM层，其中： - input_dim 表示输入数据的特征维度； - hidden_dim 表示LSTM层的隐藏状态特征维度； - num_layers 表示LSTM层...

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 )

- batch_first：如果为True，则输入和输出张量的形状为(batch_size, seq_length, feature_dims)；否则，形状为(seq_length, batch_size, feature_dims)。 - dropout：如果num_layers=1，则不使用dropout；否则...

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

hidden_size=lstm_out_dim1, num_layers=1, batch_first=True, bidirectional=True) 这样设置后，self.lstm1就是一个双向LSTM层，其输入维度为1，输出维度为lstm_out_dim1的两倍（因为是双向的），并且...

class LSTM(nn.Module): def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim, num_layers): super(LSTM, self).__init__() self.hidden_dim = hidden_dim self.num_layers = num_layers self.lstm = nn.LSTM(input_dim, hidden_dim, num_layers, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_dim, output_dim) def forward(self, x): h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_dim).to(device) c0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_dim).to(device) out, _ = self.lstm(x, (h0, c0)) out = self.fc(out) return out[:, -1, :]为我的这段代码添加一个dropout层

self.lstm = nn.LSTM(input_dim, hidden_dim, num_layers, batch_first=True) self.dropout = nn.Dropout(p=.5) # 添加dropout层 self.fc = nn.Linear(hidden_dim, output_dim) def forward(self, x): h = ...

self.lstm=nn.LSTM(input_size=input_size,hidden_size=hidden_size,num_layers=num_layers,batch_first=True)

具体来说，input_size是输入层的大小，hidden_size表示隐藏层的大小，num_layers表示LSTM的层数，batch_first为True表示输入的数据格式为(batch_size, sequence_length, input_size)。这段代码实现了一个基本的LSTM...

self.lstm = nn.LSTM(input_size=512, hidden_size=64, num_layers=2, batch_first=True)的作用，以及输入输出数据形状之间的关系

- num_layers为LSTM堆叠的层数，这里为2； - batch_first表示输入数据的第一个维度为batch size，即(batch_size, seq_len, input_size)。 输入数据形状为(batch_size, seq_len, input_size)，即每个batch包含batch_...

class LSTM(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size, batch_size): super().__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.output_size = output_size self.num_directions = 1 # 单向LSTM self.batch_size = batch_size self.lstm = nn.LSTM(self.input_size, self.hidden_size, self.num_layers, batch_first=True) self.linear = nn.Linear(self.hidden_size, self.output_size) def forward(self, input_seq): batch_size, seq_len = input_seq[0], input_seq[1] h_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size).to(device) c_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size).to(device) # output(batch_size, seq_len, num_directions * hidden_size) output, _ = self.lstm(input_seq, (h_0, c_0)) pred = self.linear(output) pred = pred[:, -1, :] return pred这些代码分别是什么意思

- self.lstm = nn.LSTM(self.input_size, self.hidden_size, self.num_layers, batch_first=True) 定义了一个 LSTM 层，接收四个参数：输入特征维度，隐藏层特征维度，LSTM 层数和 batch_first 的值为 True，表示...

class Net(nn.Module): def __init__(self,input_size,hidden_size,num_layers,output_size,batch_size,seq_length) -> None: super(Net,self).__init__() self.input_size=input_size self.hidden_size=hidden_size self.num_layers=num_layers self.output_size=output_size self.batch_size=batch_size self.seq_length=seq_length self.num_directions=1 # 单向LSTM self.lstm=nn.LSTM(input_size=input_size,hidden_size=hidden_size,num_layers=num_layers,batch_first=True) # LSTM层 self.fc=nn.Linear(hidden_size,output_size) # 全连接层 def forward(self,x): # e.g. x(10,3,100) 三个句子，十个单词，一百维的向量,nn.LSTM(input_size=100,hidden_size=20,num_layers=4) # out.shape=(10,3,20) h/c.shape=(4,b,20) batch_size, seq_len = x.size()[0], x.size()[1] # x.shape=(604,3,3) h_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size) c_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size) # output(batch_size, seq_len, num_directions * hidden_size) output, _ = self.lstm(x, (h_0, c_0)) # output(5, 30, 64) pred = self.fc(output) # (5, 30, 1) pred = pred[:, -1, :] # (5, 1) return pred改成python代码

self.lstm = nn.LSTM(input_size=input_size, hidden_size=hidden_size, num_layers=num_layers, batch_first=True) # 全连接层 self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): # x....

解释self.gru = nn.LSTM(self.input_size, self.hidden_size, self.num_layers, batch_first=True, bidirectional=False)

- self.num_layers：LSTM的层数。 - batch_first=True：指定输入数据的第一维是batch size。 - bidirectional=False：指定LSTM是单向的，而不是双向的。 通过这段代码，我们可以定义一个LSTM层，并将其作为...

请在这个DeepCFD的网络添加attention机制，并给出示例代码：import paddle import paddle.nn as nn class Attention(nn.Layer): def __init__(self, input_size, hidden_size): super(Attention, self).__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.attn = nn.Linear(self.input_size + self.hidden_size, 1) self.softmax = nn.Softmax(axis=1) def forward(self, input, hidden): max_len = input.shape[0] attn_energies = paddle.zeros([max_len, 1]) for i in range(max_len): attn_energies[i] = self.score(input[i], hidden) attn_weights = self.softmax(attn_energies) context = paddle.sum(attn_weights * input, axis=0) return context.unsqueeze(0) def score(self, input, hidden): energy = self.attn(paddle.concat([input, hidden], axis=1)) return energy class DeepCFD(nn.Layer): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size): super(DeepCFD, self).__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.output_size = output_size self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers=2, batch_first=True) self.attention = Attention(input_size, hidden_size) self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, input): output, (hidden, cell) = self.lstm(input) context = self.attention(output, hidden[-1]) output = self.fc(context) return output

self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers=2, batch_first=True) self.attention = Attention(input_size, hidden_size) self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, ...

解释class LSTM(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, batch_size, device="cpu"): super().__init__() self.device = device self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.batch_size = batch_size self.lstm = nn.LSTM(self.input_size, self.hidden_size, self.num_layers, batch_first=True, bidirectional=False)

然后，通过 nn.LSTM 类创建了一个名为 lstm 的 LSTM 模型，该模型的输入特征维度为 input_size，隐藏层维度为 hidden_size，层数为 num_layers，并且设置了 batch_first=True 表示输入数据的第一维为...

补充以下代码： def __init__(self, embedding_dim, hidden_dim, vocab_size, label_size, batch_size): super(LSTMClassifier, self).__init__() self.hidden_dim = hidden_dim self.batch_size = batch_size # 实验三（扩展）：更换为 glove 词向量 self.word_embeddings = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim) # 实验一：定义 LSTM 层，并替换为 BiLSTM，RNN，比较其不同 self.lstm = nn.LSTM(embedding_dim,hidden_dim) # 使用lstm层 lstm_out, self.hidden = self.lstm( , self.hidden) self.hidden2label = nn.Linear(hidden_dim, label_size) self.hidden = self.init_hidden()

lstm_out, self.hidden = self.lstm(input, self.hidden)，其中 input 是通过词向量层获得的词嵌入向量，维度为 (batch_size, sequence_length, embedding_dim)。同时，需要在类中定义 init_hidden 方法来初始化 ...

用Python写一个MAML算法，模型使用冒号后面的代码：class LSTMModel(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size, num_layers, look_back): super(LSTMModel, self).__init__() self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.look_back = look_back self.lstm1 = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True) self.lstm2 = nn.LSTM(hidden_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).to(device) c0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(device) x = x.view(-1, self.look_back, 1) out, _ = self.lstm1(x, (h0, c0)) out, _ = self.lstm2(out, (h0, c0)) out = self.fc(out[:, -1, :]) return out

self.model = LSTMModel(input_size, hidden_size, output_size, num_layers, look_back) self.optimizer = optim.Adam(self.model.parameters(), lr=alpha) def forward(self, X_train, y_train, X_test): ...

这段代码中加一个test loss功能 class LSTM(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size, batch_size, device): super().__init__() self.device = device self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.output_size = output_size self.num_directions = 1 # 单向LSTM self.batch_size = batch_size self.lstm = nn.LSTM(self.input_size, self.hidden_size, self.num_layers, batch_first=True) self.linear = nn.Linear(65536, self.output_size) def forward(self, input_seq): h_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size).to(self.device) c_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size).to(self.device) output, _ = self.lstm(input_seq, (h_0, c_0)) pred = self.linear(output.contiguous().view(self.batch_size, -1)) return pred if __name__ == '__main__': # 加载已保存的模型参数 saved_model_path = '/content/drive/MyDrive/危急值/model/dangerous.pth' device = 'cuda:0' lstm_model = LSTM(input_size=1, hidden_size=64, num_layers=1, output_size=3, batch_size=256, device='cuda:0').to(device) state_dict = torch.load(saved_model_path) lstm_model.load_state_dict(state_dict) dataset = ECGDataset(X_train_df.to_numpy()) dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=256, shuffle=True, num_workers=0, drop_last=True) loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(lstm_model.parameters(), lr=1e-4) for epoch in range(200000): print(f'epoch:{epoch}') lstm_model.train() epoch_bar = tqdm(dataloader) for x, y in epoch_bar: optimizer.zero_grad() x_out = lstm_model(x.to(device).type(torch.cuda.FloatTensor)) loss = loss_fn(x_out, y.long().to(device)) loss.backward() epoch_bar.set_description(f'loss:{loss.item():.4f}') optimizer.step() if epoch % 100 == 0 or epoch == epoch - 1: torch.save(lstm_model.state_dict(), "/content/drive/MyDrive/危急值/model/dangerous.pth") print("权重成功保存一次")

self.lstm = nn.LSTM(self.input_size, self.hidden_size, self.num_layers, batch_first=True) self.linear = nn.Linear(65536, self.output_size) def forward(self, input_seq): h_0 = torch.randn(self.num...

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...

class PoetryModel(nn.Module): def init(self, vocab_size, embedding_dim, hidden_dim): super(PoetryModel, self).init() self.hidden_dim = hidden_dim self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim) self.lstm = nn.LSTM(embedding_dim, self.hidden_dim, num_layers=3) self.classifier=nn.Sequential( nn.Linear(self.hidden_dim, 512), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(512, 2048), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(2048, vocab_size) ) def forward(self, input, hidden = None): seq_len, batch_size = input.size() if hidden is None: h_0 = input.data.new(3, batch_size, self.hidden_dim).fill_(0).float() c_0 = input.data.new(3, batch_size, self.hidden_dim).fill_(0).float() else: h_0, c_0 = hidden embeds = self.embedding(input) output, hidden = self.lstm(embeds, (h_0, c_0)) output = self.classifier(output.view(seq_len * batch_size, -1)) return output, hidden 请优化这段代码

self.lstm = nn.LSTM(embedding_dim, self.hidden_dim, num_layers=3) self.classifier = nn.Sequential( nn.Linear(self.hidden_dim, 512), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(512, 2048), nn.ReLU(inplace=...

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