input_shape = (SEQ_LEN, NUM_CLASSES)是一个二维数组,如何将它转化成四维三位数组
时间: 2024-03-09 20:45:50 浏览: 27
如果你想将一个形状为(SEQ_LEN, NUM_CLASSES)的二维数组转换成一个形状为(1, SEQ_LEN, NUM_CLASSES, 1)的四维数组,你可以使用以下代码:
```
input_shape = np.reshape(input_shape, (1, SEQ_LEN, NUM_CLASSES, 1))
```
这样就在原有的二维数组的基础上增加了两维,使其变成了一个四维数组。其中,第一维和最后一维的1表示这个数组只有一个样本,并且每个样本的维度为1。需要注意的是,在将数组进行重塑时,应该根据实际需求进行处理,避免数据形状的错误。
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指出下列代码错误并修改。input_characters = sorted(list(input_characters)) target_characters = sorted(list(target_characters)) num_encoder_tokens = len(input_characters) num_decoder_tokens = len(target_characters) max_encoder_seq_length = max([len(txt) for txt in input_texts]) max_decoder_seq_length = max([len(txt) for txt in target_texts])
这段代码没有明确给出 `input_texts` 和 `target_texts` 的定义,因此无法运行。但是,根据代码推测,这两个变量应该是分别存储输入序列和目标序列的列表。如果是这样的话,代码中使用的是列表推导式,但是没有给出列表的具体值。
有关代码的修改建议如下:
```python
# 假设 input_texts 和 target_texts 分别存储了输入序列和目标序列的列表
input_characters = sorted(list(set(''.join(input_texts))))
target_characters = sorted(list(set(''.join(target_texts))))
num_encoder_tokens = len(input_characters)
num_decoder_tokens = len(target_characters)
max_encoder_seq_length = max([len(txt) for txt in input_texts])
max_decoder_seq_length = max([len(txt) for txt in target_texts])
```
修改后的代码中,我们使用了 `set` 函数来获取所有输入序列和目标序列中出现的字符,并将其转换为列表。之后,我们按照原来的方式计算了编码器和解码器的字符数量,以及编码器和解码器序列的最大长度。
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
这段代码是一个简单的使用 PyTorch 实现的 LSTM 模型。下面是将其转化为 Python 代码的版本:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class Net(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size, batch_size, seq_length):
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
# LSTM层
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.shape=(10,3,100),三个句子,十个单词,一百维的向量
# out.shape=(10,3,20),h/c.shape=(4,b,20)
batch_size, seq_len = x.size()[0], x.size()[1]
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, _ = self.lstm(x, (h_0, c_0)) # output(batch_size, seq_len, num_directions * hidden_size)
pred = self.fc(output) # (5, 30, 1)
pred = pred[:, -1, :] # (5, 1)
return pred
```
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