class LSTM(nn.Module):

时间: 2023-10-23 07:06:51 浏览: 87
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LSTM模型学习

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这是一个用 PyTorch 实现的 LSTM 模型的定义类。LSTM（Long Short-Term Memory）是一种循环神经网络（RNN）的变体，用于处理和预测序列数据。它通常用于自然语言处理和语音识别等领域。LSTM模型可以解决传统RNN中的梯度消失问题，并且可以长期记住序列中的关键信息。在这个类中，我们可以定义LSTM模型的结构和参数，包括输入和输出维度、隐藏层维度、层数、dropout等。同时，我们可以定义前向传播和反向传播的过程。
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class LSTM_LM(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size, num_layers=1, batch_first=True): super(LSTM_LM, self).__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = ...

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写一个class LSTM(nn.Module)代码

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写一个复杂的一维数据class LSTM(nn.Module)类代码

class LSTM(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size, dropout): super(LSTM, self).__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size 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)

这段代码定义了一个名为 LSTM 的类，该类继承了 nn.Module 类，并重写了 __init__() 方法。在 __init__() 方法中，类的实例变量被初始化，包括： - device：该变量指定了设备类型，默认为 "cpu"。 - ...

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 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...

写一个LSTM的nn.module类

class LSTMModel(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True): super(LSTMModel, self).__init__() self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_...

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。...

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class LSTM(nn.Module): def __init__(self, input_size=1, hidden_size=100, output_size=1, num_layers=1): super().__init__() self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers) self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(1), self.hidden_size).to(device) c0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(1), self.hidden_size).to(device) out, _ = self.lstm(x, (h0, c0)) out = self.fc(out[-1, :, :]) return out

这是一个使用PyTorch实现的LSTM模型，它有一个LSTM层和一个全连接层。输入的大小为input_size，输出的大小为output_size，隐藏层的大小为hidden_size。num_layers表示LSTM层的数量。在forward函数中，输入x通过LSTM...

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