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

时间: 2023-03-15 13:13:16 浏览: 105
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anaconda配置pytorch环境-lstm-forecast-测试

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，LSTM可以在序列中学习长期依赖关系。
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Tensorflow实战LSTM：理解与代码实现

multi_lstm_cell = tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell([lstm_cell] * num_layers) # 将输入转换为嵌入 embedding_layer = tf.Variable(tf.random_uniform([n_words, embedding_size], -1, 1)) inputs_embedded = tf.nn....

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...

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

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...

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 = ...

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...

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...

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...

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 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 LSTM(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size): super(LSTM, self).__init__() self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.lstm = nn.LSTM(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).to(x.device) c0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(x.device) out, _ = self.lstm(x, (h0, c0)) out = self.fc(out[:, -1, :]) return out 根据代码画结构图

抱歉，我无法直接在此回答中画出结构图。但我可以为您提供一些辅助工具，您可以使用这些工具来绘制模型结构图： 1. PyTorch 的可视化工具：使用 PyTorch 提供的可视化工具，您可以轻松地绘制出模型结构图。...

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): ...

用Python写一个使用冒号后面的类的MAML算法：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

maml = MAML(LSTMModel(input_size, hidden_size, output_size, num_layers, look_back), nn.MSELoss()) # Define the tasks tasks = [ { 'train': {'x': train_x1, 'y': train_y1}, 'val': {'x': val_x1, 'y': ...

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....

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 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 解释该段代码

2.一个LSTM层，其中包括num_layers层LSTM单元，输入为嵌入层的输出，输出大小为hidden_dim。 3.一个分类器（classifier），包括三个全连接层和两个激活函数ReLU。它将LSTM层的输出映射到一个大小为vocab_size的向量...

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, ...

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 ...
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