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 22:45:50 浏览: 48
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seq2seq_tutorial_torch.rar_Torch tutorial_seq2seq_torch_英文到数字的转化

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...

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

# 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_...

def define_gan(self): self.generator_aux=Generator(self.hidden_dim).build(input_shape=(self.seq_len, self.n_seq)) self.supervisor=Supervisor(self.hidden_dim).build(input_shape=(self.hidden_dim, self.hidden_dim)) self.discriminator=Discriminator(self.hidden_dim).build(input_shape=(self.hidden_dim, self.hidden_dim)) self.recovery = Recovery(self.hidden_dim, self.n_seq).build(input_shape=(self.hidden_dim, self.hidden_dim)) self.embedder = Embedder(self.hidden_dim).build(input_shape=(self.seq_len, self.n_seq)) X = Input(shape=[self.seq_len, self.n_seq], batch_size=self.batch_size, name='RealData') Z = Input(shape=[self.seq_len, self.n_seq], batch_size=self.batch_size, name='RandomNoise')

这段代码定义了一个名为define_gan的方法，用于在GAN模型中定义生成器（generator）、监督模型（supervisor）、判别器（discriminator）、恢复模型（recovery）和嵌入器（embedder）。 在该方法中，使用各个类的...

input_texts = [] target_texts = [] input_characters = set() target_characters = set() with open(data_path, 'r', encoding='utf-8') as f: lines = f.read().split('\n') if len(lines) < num_samples: num_samples = len(lines) - 1 for line in lines[:num_samples]: try: input_text, target_text = line.split('\t') target_text = '\t' + target_text + '\n' input_texts.append(input_text) target_texts.append(target_text) for char in input_text.strip(): input_characters.add(char) for char in target_text.strip(): target_characters.add(char) except ValueError: pass 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.strip()) for txt in input_texts]) max_decoder_seq_length = max([len(txt.strip()) for txt in target_texts])在上面代码加一个条件判断，判断input text是不是空，如果是空就返回其他，如果不是空再返回那个max等式

max_encoder_seq_length = max([len(txt.strip()) for txt in input_texts]) max_decoder_seq_length = max([len(txt.strip()) for txt in target_texts]) 这样，在 input_texts 中没有有效的 input text 时...

input_texts = [] target_texts = [] input_characters = set() target_characters = set() with open(data_path, 'r', encoding='utf-8') as f: lines = f.read().split('\n') if len(lines) < num_samples: num_samples = len(lines) - 1 for line in lines[:num_samples]: try: input_text, target_text = line.split('\t') target_text = '\t' + target_text + '\n' input_texts.append(input_text) target_texts.append(target_text) for char in input_text.strip(): input_characters.add(char) for char in target_text.strip(): target_characters.add(char) except ValueError: pass 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.strip()) for txt in input_texts]) max_decoder_seq_length = max([len(txt.strip()) for txt in target_texts])修改以上代码保证其平稳运行

max_encoder_seq_length = max([len(txt.strip()) for txt in input_texts]) max_decoder_seq_length = max([len(txt.strip()) for txt in target_texts]) print("Number of samples:", len(input_texts)) print(...

以下代码有何错误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.strip()) for txt in input_texts]) max_decoder_seq_length = max([len(txt.strip()) for txt in target_texts])

- input_characters: 包含了输入文本中所有的字符，可以是一个列表或字符串。 - target_characters: 包含了目标文本中所有的字符，可以是一个列表或字符串。 - input_texts: 包含了所有的输入文本的列表。 - target_...

指出以下代码错误并修改。input_texts = [] target_texts = [] input_characters = set() target_characters = set() with open(data_path, 'r', encoding='utf-8') as f: lines = f.read().split('\n') for line in lines[: min(num_samples, len(lines) - 1)]: try: input_text,target_text = line.split('\t') target_text = '\t' + target_text + '\n' input_texts.append(input_text) target_texts.append(target_text) for char in input_text.strip(): if char not in input_characters: input_characters.add(char) for char in target_text.strip(): if char not in target_characters: target_characters.add(char) except ValueError: pass 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])

因此，我们应该在读取数据之前，先添加一个判断语句，确保数据集中的行数不小于 num_samples。 另外，在计算 max_encoder_seq_length 和 max_decoder_seq_length 时，应该使用 strip() 函数去掉每个行末尾...

my_sequences = seq_import(input_file = my_file) Error in seq_import(input_file = my_file) : unused argument (input_file = my_file)

这个错误提示是因为在调用 seq_import() 函数时，没有定义 input_file 参数。请检查你的代码，确认是否正确传递了 my_file 参数给 seq_import() 函数。你可以尝试修改代码如下： my_sequences = seq_...

解释下面这段代码 def pad_sequence(seq_feature, batch_first=True, padding_value=0, max_len=966): """对长度不同于模型输入的音频进行padding或截断""" feature_shape = seq_feature.shape feat_len = feature_shape[0] if feat_len > max_len: # truncate to max length seq_feature = seq_feature[:max_len].unsqueeze(0) return seq_feature batch_size = 1 trailing_dims = feature_shape[1:] if batch_first: out_dims = (batch_size, max_len) + trailing_dims else: out_dims = (max_len, batch_size) + trailing_dims out_tensor = seq_feature.data.new(*out_dims).fill_(padding_value) if batch_first: out_tensor[0, :feat_len, ...] = seq_feature else: out_tensor[:feat_len, 0, ...] = seq_feature return out_tensor

具体来说，它的输入是一个形状为(seq_len, feature_dim)的特征序列，其中seq_len表示该特征序列的长度，feature_dim表示每个特征向量的维度。该函数首先获取输入序列的长度feat_len，如果feat_len大于max_len，就将...

n_seq, seq_len, n_features = torch.stack(dataset).shape

这行代码的作用是获取一个 PyTorch 数据集 dataset 的形状信息，并将其分别赋值给变量 n_seq、seq_len、n_features。 具体来说，torch.stack(dataset) 将数据集转换为一个张量，其中每个样本代表张量的一...

def PrepareDataset(speed_matrix, BATCH_SIZE = 40, seq_len = 10, pred_len = 1, train_propotion = 0.7, valid_propotion = 0.2):

seq_len: sequence length (number of timesteps) for input (default = 10) pred_len: number of timesteps to predict (default = 1) train_propotion: proportion of dataset to use for training (default = ...

import tensorflow as tf import tensorflow_hub as hub from tensorflow.keras import layers import bert import numpy as np from transformers import BertTokenizer, BertModel # 设置BERT模型的路径和参数 bert_path = "E:\\AAA\\523\\BERT-pytorch-master\\bert1.ckpt" max_seq_length = 128 train_batch_size = 32 learning_rate = 2e-5 num_train_epochs = 3 # 加载BERT模型 def create_model(): input_word_ids = tf.keras.layers.Input(shape=(max_seq_length,), dtype=tf.int32, name="input_word_ids") input_mask = tf.keras.layers.Input(shape=(max_seq_length,), dtype=tf.int32, name="input_mask") segment_ids = tf.keras.layers.Input(shape=(max_seq_length,), dtype=tf.int32, name="segment_ids") bert_layer = hub.KerasLayer(bert_path, trainable=True) pooled_output, sequence_output = bert_layer([input_word_ids, input_mask, segment_ids]) output = layers.Dense(1, activation='sigmoid')(pooled_output) model = tf.keras.models.Model(inputs=[input_word_ids, input_mask, segment_ids], outputs=output) return model # 准备数据 def create_input_data(sentences, labels): tokenizer = bert.tokenization.FullTokenizer(vocab_file=bert_path + "trainer/vocab.small", do_lower_case=True) # tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') input_ids = [] input_masks = [] segment_ids = [] for sentence in sentences: tokens = tokenizer.tokenize(sentence) tokens = ["[CLS]"] + tokens + ["[SEP]"] input_id = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens) input_mask = [1] * len(input_id) segment_id = [0] * len(input_id) padding_length = max_seq_length - len(input_id) input_id += [0] * padding_length input_mask += [0] * padding_length segment_id += [0] * padding_length input_ids.append(input_id) input_masks.append(input_mask) segment_ids.append(segment_id) return np.array(input_ids), np.array(input_masks), np.array(segment_ids), np.array(labels) # 加载训练数据 train_sentences = ["Example sentence 1", "Example sentence 2", ...] train_labels = [0, 1, ...] train_input_ids, train_input_masks, train_segment_ids, train_labels = create_input_data(train_sentences, train_labels) # 构建模型 model = create_model() model.compile(optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(lr=learning_rate), loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) # 开始微调 model.fit([train_input_ids, train_input_masks, train_segment_ids], train_labels, batch_size=train_batch_size, epochs=num_train_epochs)这段代码有什么问题吗？

5. create_input_data 函数返回的 labels 应该是一维的，而不是二维的。因此，需要修改函数 return 语句为：return np.array(input_ids), np.array(input_masks), np.array(segment_ids), np.array(labels)....

data_matrix = id_df[seq_cols] ; num_elements = data_matrix.shape[0]

The second line of code calculates the number of rows in the data_matrix using the shape attribute, specifically the first element of the tuple representing the shape. This is assigned to the variable...

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...

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例如，如果输入张量的形状为(batch_size, seq_len, input_dim)，则input_dim为输入张量的最后一个维度的大小。 - hidden_dim：LSTM单元的隐藏状态维度。它定义了LSTM单元中隐藏状态的大小。通常情况下，hidden_...

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The input to this module is a tensor of shape (seq_len, batch, input_size), where seq_len is the length of the input sequence, batch is the batch size, and input_size is the number of expected ...

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) def forward(self, input_seq): batch_size, seq_len = input_seq.shape[0], input_seq.shape[1] h_0 = torch.randn(self.num_layers, batch_size, self.hidden_size).to(self.device) c_0 = torch.randn(self.num_layers, batch_size, self.hidden_size).to(self.device) output, (h, c) = self.lstm(input_seq, (h_0, c_0)) return output, h

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...

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