LSTM中timestep和seq是什么关系

时间: 2024-05-19 21:15:52 浏览: 171
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基于python+pytorch框架的cnn,lstm等模型实现的中文分词项目+源码（毕业设计&课程设计&项目开发）

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在LSTM中，timestep指的是时间步，即我们将输入序列分为多少个时间步进行处理。而seq指的是序列，即我们输入的数据本身是一个序列。在LSTM中，我们需要将一个序列拆分成多个时间步，然后逐个时间步进行处理，最终得到整个序列的输出结果。因此，timestep和seq之间的关系是，timestep是seq被分成的时间步的数量。
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out = out[:, -1, :] # Select last time step output # Output layer out = self.fc(out) out = self.sigmoid(out) return out 在这个模型中，输入数据的维度为(batch_size, input_dim, seq_len)，...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pickle as pkl import pandas as pd import tensorflow.keras from tensorflow.keras.models import Sequential, Model, load_model from tensorflow.keras.layers import LSTM, GRU, Dense, RepeatVector, TimeDistributed, Input, BatchNormalization, \ multiply, concatenate, Flatten, Activation, dot from sklearn.metrics import mean_squared_error,mean_absolute_error from tensorflow.keras.optimizers import Adam from tensorflow.python.keras.utils.vis_utils import plot_model from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping from keras.callbacks import ReduceLROnPlateau df = pd.read_csv('lorenz.csv') signal = df['signal'].values.reshape(-1, 1) x_train_max = 128 signal_normalize = np.divide(signal, x_train_max) def truncate(x, train_len=100): in_, out_, lbl = [], [], [] for i in range(len(x) - train_len): in_.append(x[i:(i + train_len)].tolist()) out_.append(x[i + train_len]) lbl.append(i) return np.array(in_), np.array(out_), np.array(lbl) X_in, X_out, lbl = truncate(signal_normalize, train_len=50) X_input_train = X_in[np.where(lbl <= 9500)] X_output_train = X_out[np.where(lbl <= 9500)] X_input_test = X_in[np.where(lbl > 9500)] X_output_test = X_out[np.where(lbl > 9500)] # Load model model = load_model("model_forecasting_seq2seq_lstm_lorenz.h5") opt = Adam(lr=1e-5, clipnorm=1) model.compile(loss='mean_squared_error', optimizer=opt, metrics=['mae']) #plot_model(model, to_file='model_plot.png', show_shapes=True, show_layer_names=True) # Train model early_stop = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=20, verbose=1, mode='min', restore_best_weights=True) #reduce_lr = ReduceLROnPlateau(monitor='val_loss', factor=0.2, patience=9, verbose=1, mode='min', min_lr=1e-5) #history = model.fit(X_train, y_train, epochs=500, batch_size=128, validation_data=(X_test, y_test),callbacks=[early_stop]) #model.save("lstm_model_lorenz.h5") # 对测试集进行预测 train_pred = model.predict(X_input_train[:, :, :]) * x_train_max test_pred = model.predict(X_input_test[:, :, :]) * x_train_max train_true = X_output_train[:, :] * x_train_max test_true = X_output_test[:, :] * x_train_max # 计算预测指标 ith_timestep = 10 # Specify the number of recursive prediction steps # List to store the predicted steps pred_len =2 predicted_steps = [] for i in range(X_output_test.shape[0]-pred_len+1): YPred =[],temdata = X_input_test[i,:] for j in range(pred_len): Ypred.append (model.predict(temdata)) temdata = [X_input_test[i,j+1:-1],YPred] # Convert the predicted steps into numpy array predicted_steps = np.array(predicted_steps) # Plot the predicted steps #plt.plot(X_output_test[0:ith_timestep], label='True') plt.plot(predicted_steps, label='Predicted') plt.legend() plt.show()

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好的，下面是一个简单的 LSTM 的 ...在 forward 方法中，我们将输入数据传递给 LSTM 层，然后取出最后一个时间步的输出和将其传递到输出层进行预测。 希望这个示例可以帮助你了解如何实现一个 LSTM 的 nn.Module 类。

用pytorch写一个天气预测的代码，用LSTM或CNN，读取天气中的csv文件，由时间和气温两列数据，区分训练集和测试集，用gpu训练，输入为60天的天气，输出为某一天的天气

假设csv文件中有两列数据：时间和气温。 python import pandas as pd import torch # 读取csv文件 df = pd.read_csv('weather.csv') # 将时间和气温数据转换为PyTorch张量 time_data = torch.tensor(df['time'...

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