将torch.Size([85, 1139])这样的数据类型放进RNN的input中，那么RNN 的参数怎么设置

时间: 2023-11-27 09:50:11 浏览: 81
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Transformer太大了，我要把它微调成RNN.pdf

在使用 RNN 进行训练之前，我们需要将输入数据转换成适合 RNN 的形式。通常情况下，我们会将输入数据转换成三维张量的形式，即(batch_size, sequence_length, input_size)。其中，batch_size 表示一批数据的大小，sequence_length 表示一个样本序列的长度，input_size 表示每个时间步的输入特征数。 在你的例子中，torch.Size([85, 1139]) 表示一个样本序列的长度为 85，每个时间步的输入特征数为 1139。因此，我们可以将其转换成大小为 (1, 85, 1139) 的三维张量，即一个 batch_size 为 1，序列长度为 85，输入特征数为 1139 的数据。 接下来，我们需要根据 RNN 的类型来设置其参数。以最简单的 RNN 模型为例，它的参数包括隐藏层大小（即输出特征数）和层数。我们可以使用 PyTorch 中的 nn.RNN 类来定义 RNN 模型，并设置相应的参数。例如，以下代码定义了一个单层、输出特征数为 128 的 RNN 模型： ```python import torch.nn as nn rnn = nn.RNN(input_size=1139, hidden_size=128, num_layers=1, batch_first=True) ``` 其中，input_size 为输入特征数，hidden_size 为隐藏层大小，num_layers 为 RNN 的层数，batch_first 表示输入数据的维度顺序为 (batch_size, sequence_length, input_size)。 当我们将输入数据传入 RNN 模型进行训练时，PyTorch 会自动根据输入数据的形状匹配 RNN 模型的参数，从而进行前向传播和反向传播。
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RuntimeError: Error(s) in loading state_dict for Tacotron: size mismatch for encoder_proj.weight: copying a param with shape torch.Size([128, 512]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([128, 1024]). size mismatch for decoder.attn_rnn.weight_ih: copying a param with shape torch.Size([384, 768]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([384, 1280]). size mismatch for decoder.rnn_input.weight: copying a param with shape torch.Size([1024, 640]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([1024, 1152]). size mismatch for decoder.stop_proj.weight: copying a param with shape torch.Size([1, 1536]) from checkpoint, the shape in current model is torch.Size([1, 2048]).

这个错误表明在加载模型参数时发生了问题。具体来说，在尝试将参数从检查点加载到当前模型时，发现了形状不匹配的问题。在这种情况下，参数的大小在检查点和当前模型中不同。需要修复代码或检查点来解决这个问题。

请补全以下代码：class AttModel(nn.Module): def __init__(self, n_input, n_hidden, seq_len): """ n_input: 单词数量 n_hidden: hidden state维度 sequence_len: 输入文本的长度 """ super(Model, self).__init__() # 传入参数 self.hidden_dim = n_hidden self.input_size = n_input self.output_size = n_input self.n_layers = 1 # Global Attention机制需要使用RNN的最大Timestep数 #即需要计算当前timestep和多少timestep的相似度权重（Alignment Weight） self.max_length = 10 # 定义结构 # RNN层 可参考 https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.RNN.html self.rnn = nn.RNN(self.input_size,self.hidden_dim,self.n_layers,batch_first=True) # 注意力层-用于计算score self.attn = torch.nn.Linear(in_features=, out_features=, bias=False) # 注意力层-用于已经拼接了ct和ht后的变换。 self.w_c = torch.nn.Linear(in_features=, out_features=) # 全联接层 可参考 https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.Linear.html self.fc = nn.Linear()

def __init__(self, n_input, n_hidden, seq_len): """ n_input: 单词数量 n_hidden: hidden state维度 sequence_len: 输入文本的长度 """ super(AttModel, self).__init__() # 正确的调用父类的方法 self.n...

import torch import torch.nn as nn import numpy as np from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset import pandas as pd class RNN(nn.Module): def init(self, input_size, hidden_size, output_size): super(RNN, self).init() self.hidden_size = hidden_size self.rnn = nn.RNN(input_size, hidden_size, num_layers=1, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): h0 = torch.zeros(1, x.size(0), self.hidden_size) out, _ = self.rnn(x, h0) out = self.fc(out[:, -1, :]) return out input_size = 1 hidden_size = 32 output_size = 1 model = RNN(input_size, hidden_size, output_size) criterion = nn.MSELoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) df = pd.read_csv('beijing_wangjing_125_new.csv') congestion_index = df['idx'].values congestion_index_tensor= torch.tensor(congestion_index, dtype=torch.float32) print(congestion_index_tensor) for epoch in range(100): outputs = model(congestion_index_tensor) loss = criterion(outputs, congestion_index_tensor) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step()的代码中为什么会出现张量不匹配的情况，应该怎么修改？

在这里，我们将数据集转化为Tensor后，使用view方法将其调整为(batch_size, sequence_length, input_size)的形状，其中batch_size表示数据集的样本数，sequence_length表示序列的长度，input_size表示每个时间步的...

import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import numpy as np 定义基本循环神经网络模型 class RNNModel(nn.Module): def init(self, rnn_type, input_size, hidden_size, output_size, num_layers=1): super(RNNModel, self).init() self.rnn_type = rnn_type self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.output_size = output_size self.num_layers = num_layers self.encoder = nn.Embedding(input_size, hidden_size) if rnn_type == 'RNN': self.rnn = nn.RNN(hidden_size, hidden_size, num_layers) elif rnn_type == 'GRU': self.rnn = nn.GRU(hidden_size, hidden_size, num_layers) self.decoder = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, input, hidden): input = self.encoder(input) output, hidden = self.rnn(input, hidden) output = output.view(-1, self.hidden_size) output = self.decoder(output) return output, hidden def init_hidden(self, batch_size): if self.rnn_type == 'RNN': return torch.zeros(self.num_layers, batch_size, self.hidden_size) elif self.rnn_type == 'GRU': return torch.zeros(self.num_layers, batch_size, self.hidden_size) 定义数据集 with open('汉语音节表.txt', encoding='utf-8') as f: chars = f.readline() chars = list(chars) idx_to_char = list(set(chars)) char_to_idx = dict([(char, i) for i, char in enumerate(idx_to_char)]) corpus_indices = [char_to_idx[char] for char in chars] 定义超参数 input_size = len(idx_to_char) hidden_size = 256 output_size = len(idx_to_char) num_layers = 1 batch_size = 32 num_steps = 5 learning_rate = 0.01 num_epochs = 100 定义模型、损失函数和优化器 model = RNNModel('RNN', input_size, hidden_size, output_size, num_layers) criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate) 训练模型 for epoch in range(num_epochs): model.train() hidden = model.init_hidden(batch_size) loss = 0 for X, Y in data_iter_consecutive(corpus_indices, batch_size, num_steps): optimizer.zero_grad() hidden = hidden.detach() output, hidden = model(X, hidden) loss = criterion(output, Y.view(-1)) loss.backward() torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=1.0) optimizer.step() if epoch % 10 == 0: print(f"Epoch {epoch}, Loss: {loss.item()}")请正确缩进代码

def __init__(self, rnn_type, input_size, hidden_size, output_size, num_layers=1): super(RNNModel, self).__init__() self.rnn_type = rnn_type self.input_size = input_size self.hidden_size = ...

class RNN(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size, num_layers): super(RNN, self).__init__() self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.rnn = nn.RNN(input_size, hidden_size, num_layers=num_layers, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x, h=None): if h is None: h = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size) out, h = self.rnn(x, h) out = self.fc(out[:, -1, :]) return out, hinput_size = 1hidden_size = 32output_size = 1num_layers = 1model = RNN(input_size, hidden_size, output_size, num_layers)criterion = nn.MSELoss()optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)df = pd.read_csv('beijing_wangjing_125_new.csv')congestion_index = df['idx'].valuescongestion_index_tensor = torch.tensor(congestion_index, dtype=torch.float32).view(-1, 1, 1)h = torch.zeros(num_layers, 1, hidden_size) + 3 # 初始隐藏层状态设置为3for epoch in range(100): outputs, h = model(congestion_index_tensor, h) loss = criterion(outputs, congestion_index_tensor) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step()为什么会出现cannot unpack non-iterable NoneType object的问题，怎么解决

这个错误通常是因为 ...为了解决这个问题，可以将 h 的默认值设为一个张量，例如h = torch.zeros(num_layers, x.size(0), self.hidden_size)。这样，在第二次迭代时，h 会被正确地赋值，避免了出现上述错误。

import torch import torch.nn as nn # 定义序列数据 sequence_data = torch.tensor([[1, 2, 3], [4, 5, 6], [7, 8, 9]]) # 定义RNN模型 class RNN1(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size): super(RNN1, self).__init__() self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.rnn = nn.RNN(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) # 修改这里的h0初始化 lu = x.unsqueeze(0) out, _ = self.rnn(lu, h0) # 添加unsqueeze(0)来增加batch维度 out = self.fc(out[:, -1, :]) # 取序列最后一个时间步的输出 return out # 定义模型参数 input_size = 3 # 输入大小，即序列的特征维度 hidden_size = 5 # 隐藏层大小 num_layers = 1 # RNN隐层数 output_size = 1 # 输出大小 # 创建模型实例 model = RNN1(input_size, hidden_size, num_layers, output_size) # 运行模型 outputs = model(sequence_data) # 输出结果 print(outputs) 这段代码报错：RuntimeError: Expected hidden size (1, 1, 5), got [1, 3, 5]， 请分析原因

在这段代码中，h0 的维度应该是 (num_layers, batch_size, hidden_size)，而 batch_size 的大小应该是序列数据的样本数，即3。因此，h0 应该被初始化为 torch.zeros(num_layers, sequence_data.size(0), hidden_size...

import torch.nn as nn >>> import torch >>> rnn = nn.LSTM(5, 6, 2) >>> input = torch.randn(1, 3, 5) >>> h0 = torch.randn(2, 3, 6) >>> c0 = torch.randn(2, 3, 6) >>> output, (hn, cn) = rnn(input, (h0, c0)) 打印hn数据后发现其中包含output数据,那么还有一部分数据是什么?

在 LSTM 模型中，每个时间步的输出 output 是根据当前的输入和前一个时间步的隐藏状态计算得到的，而当前时间步的隐藏状态 hn 和细胞状态 cn 则是根据当前的输入和前一个时间步的隐藏状态和细胞状态计算得到的，它们...

def forward(self, x, state=None, flow=None, mode='bilinear'): # pylint: disable=unused-argument, arguments-differ # Check size assert len(x.size()) == 5, 'Input tensor must be BxTxCxHxW.' b, timesteps, c, h, w = x.size() assert c == self.input_size, f'feature sizes must match, got input {c} for layer with size {self.input_size}' # recurrent layers rnn_output = [] rnn_state = torch.zeros(b, self.hidden_size, h, w, device=x.device) if state is None else state for t in range(timesteps): x_t = x[:, t] if flow is not None: rnn_state = warp_features(rnn_state, flow[:, t], mode=mode) # propagate rnn state rnn_state = self.gru_cell(x_t, rnn_state) rnn_output.append(rnn_state) # reshape rnn output to batch tensor return torch.stack(rnn_output, dim=1)这段代码的计算过程

这段代码实现了一个带有 GRU 循环神经网络的前向传播过程。...将 rnn_state 添加到 rnn_output 列表中。 最后，函数将 rnn_output 列表中的张量沿着时间步维度进行堆叠，得到输出张量。输出张量的维度为 BxTxCxHxW。

class LSTMNet(torch.nn.Module): def __init__(self, num_hiddens, num_outputs): super(LSTMNet, self).__init__() #nn.Conv1d(1,16,2), #nn.Sigmoid(), # nn.MaxPool1d(2), #nn.Conv1d(1,32,2), self.hidden_size = num_hiddens # RNN 层，这里的 batch_first 指定传入的是 (批大小，序列长度，序列每个位置的大小) # 如果不指定其为 True，传入顺序应当是 (序列长度，批大小，序列每个位置的大小) input_size= num_inputs.view(len(input_x), 1, -1)//24 self.rnn = torch.nn.LSTM(input_size, hidden_size=num_hiddens,batch_first=True) # 线性层 self.dense = torch.nn.Linear(self.hidden_size*24, 256) self.dense2 = torch.nn.Linear(256,num_outputs) # dropout 层，这里的参数指 dropout 的概率 self.dropout = torch.nn.Dropout(0.3) self.dropout2 = torch.nn.Dropout(0.5) # ReLU 层 self.relu = torch.nn.ReLU() # 前向传播函数，这是一个拼接的过程，使用大量变量是为了避免混淆，不做过多讲解 def forward(self, x): # x shape: (batch_size, 24, 307) # LSTM 层会传出其参数，这里用 _ 将其舍弃 h, _ = self.rnn(x) # LSTM 层会传出 (batch_size, 24, num_hiddens) 个参数，故需要 reshape 后丢入全连接层 h_r = h.reshape(-1,self.hidden_size*24) h_d = self.dropout(h_r) y = self.dense(h_d) drop_y = self.dropout2(y) a = self.relu(drop_y) y2 = self.dense2(a) return y2

这是一个使用LSTM网络进行序列预测...在前向传播方法中，首先将输入张量传入LSTM层得到输出h，然后将h重新reshape成形状为(batch_size, num_hiddens*24)的张量，再经过线性层、dropout层和ReLU层得到最终的预测结果y2。

>>> import torch.nn as nn >>> import torch >>> rnn = nn.LSTM(5, 6, 2) >>> input = torch.randn(1, 3, 5) >>> h0 = torch.randn(2, 3, 6) >>> c0 = torch.randn(2, 3, 6) >>> output, (hn, cn) = rnn(input, (h0, c0))

输入数据的形状为 (1, 3, 5)，其中 1 表示 batch size，3 表示序列长度，5 表示每个时间步的特征数。h0 和 c0 是 LSTM 的初始隐藏状态和细胞状态，形状为 (2, 3, 6)，其中 2 表示层数，3 表示 batch size，6 表示...

import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim class RNN(nn.Module): def init(self, input_size, hidden_size, output_size): super(RNN, self).init() self.hidden_size = hidden_size self.i2h = nn.Linear(input_size + hidden_size, hidden_size) self.i2o = nn.Linear(input_size + hidden_size, output_size) self.softmax = nn.LogSoftmax(dim=1) def forward(self, input, hidden): combined = torch.cat((input, hidden), 1) hidden = self.i2h(combined) output = self.i2o(combined) output = self.softmax(output) return output, hidden def begin_state(self, batch_size): return torch.zeros(batch_size, self.hidden_size) #定义数据集 data = """he quick brown fox jumps over the lazy dog's back""" #定义字符表 tokens = list(set(data)) tokens.sort() token2idx = {t: i for i, t in enumerate(tokens)} idx2token = {i: t for i, t in enumerate(tokens)} #将字符表转化成独热向量 one_hot_matrix = np.eye(len(tokens)) #定义模型参数 input_size = len(tokens) hidden_size = 128 output_size = len(tokens) learning_rate = 0.01 #初始化模型和优化器 model = RNN(input_size, hidden_size, output_size) optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate) criterion = nn.NLLLoss() #训练模型 for epoch in range(1000): model.train() state = model.begin_state(1) loss = 0 for ii in range(len(data) - 1): x_input = one_hot_matrix[token2idx[data[ii]]] y_target = torch.tensor([token2idx[data[ii + 1]]]) x_input = x_input.reshape(1, 1, -1) y_target = y_target.reshape(1) pred, state = model(torch.from_numpy(x_input), state) loss += criterion(pred, y_target) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() if epoch % 100 == 0: print(f"Epoch {epoch}, Loss: {loss.item()}")代码运行报错，请修改

model = RNN(input_size, hidden_size, output_size) optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate) criterion = nn.NLLLoss() #训练模型 for epoch in range(1000): model.train() state = ...

import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim class RNN(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size): super(RNN, self).__init__() self.hidden_size = hidden_size self.i2h = nn.Linear(input_size + hidden_size, hidden_size) self.i2o = nn.Linear(input_size + hidden_size, output_size) self.softmax = nn.LogSoftmax(dim=1) def forward(self, input, hidden): combined = torch.cat((input, hidden), 1) hidden = self.i2h(combined) output = self.i2o(combined) output = self.softmax(output) return output, hidden def begin_state(self, batch_size): return torch.zeros(batch_size, self.hidden_size) # 定义数据集 data = """he quick brown fox jumps over the lazy dog's back""" # 定义字符表 tokens = list(set(data)) tokens.sort() token2idx = {t: i for i, t in enumerate(tokens)} idx2token = {i: t for i, t in enumerate(tokens)} # 将字符表转化成独热向量 one_hot_matrix = np.eye(len(tokens)) # 定义模型参数 input_size = len(tokens) hidden_size = 128 output_size = len(tokens) learning_rate = 0.01 # 初始化模型和优化器 model = RNN(input_size, hidden_size, output_size) optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate) criterion = nn.NLLLoss() # 训练模型 for epoch in range(1000): model.train() state = model.begin_state(1) loss = 0 for ii in range(len(data) - 1): x_input = one_hot_matrix[token2idx[data[ii]]] y_target = torch.tensor([token2idx[data[ii + 1]]]) x_input = x_input.reshape(1, 1, -1) y_target = y_target.reshape(1) pred, state = model(torch.from_numpy(x_input), state) loss += criterion(pred, y_target) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() if epoch % 100 == 0: print(f"Epoch {epoch}, Loss: {loss.item()}")代码缩进有误，请给出正确的缩进

model = RNN(input_size, hidden_size, output_size) optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate) criterion = nn.NLLLoss() # 训练模型 for epoch in range(1000): model.train() state = ...

import torch import torch.nn as nn from torchtext.datasets import AG_NEWS from torchtext.data.utils import get_tokenizer from torchtext.vocab import build_vocab_from_iterator # 数据预处理 tokenizer = get_tokenizer('basic_english') train_iter = AG_NEWS(split='train') counter = Counter() for (label, line) in train_iter: counter.update(tokenizer(line)) vocab = build_vocab_from_iterator([counter], specials=["<unk>"]) word2idx = dict(vocab.stoi) # 设定超参数 embedding_dim = 64 hidden_dim = 128 num_epochs = 10 batch_size = 64 # 定义模型 class RNN(nn.Module): def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, hidden_dim): super(RNN, self).__init__() self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim) self.rnn = nn.RNN(embedding_dim, hidden_dim, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_dim, 4) def forward(self, x): x = self.embedding(x) out, _ = self.rnn(x) out = self.fc(out[:, -1, :]) return out # 初始化模型、优化器和损失函数 model = RNN(len(vocab), embedding_dim, hidden_dim) optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters()) criterion = nn.CrossEntropyLoss() # 定义数据加载器 train_iter = AG_NEWS(split='train') train_data = [] for (label, line) in train_iter: label = torch.tensor([int(label)-1]) line = torch.tensor([word2idx[word] for word in tokenizer(line)]) train_data.append((line, label)) train_loader = torch.utils.data.DataLoader(train_data, batch_size=batch_size, shuffle=True) # 开始训练 for epoch in range(num_epochs): total_loss = 0.0 for input, target in train_loader: model.zero_grad() output = model(input) loss = criterion(output, target.squeeze()) loss.backward() optimizer.step() total_loss += loss.item() * input.size(0) print("Epoch: {}, Loss: {:.4f}".format(epoch+1, total_loss/len(train_data)))改错

在代码中出现了一个错误：缺少 Counter 的导入语句。需要在开头添加 from collections import Counter。 另外，在模型训练时，需要将模型设置为训练模式（model.train()），以启用 dropout 和 batch ...

import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable import numpy as np class RNNcell(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, act_fn='tanh'): super(RNNcell, self).__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.act_fn = act_fn if self.act_fn not in ["tanh", "relu"]: raise ValueError("Activation function must be 'tanh' or 'relu'.") self.i2h = nn.Linear(input_size, hidden_size) self.h2h = nn.Linear(hidden_size, hidden_size) self.reset_parameters() def reset_parameters(self): """规范化参数""" std = 1.0 / np.sqrt(self.hidden_size) for w in self.parameters(): w.data.uniform_(-std, std) def forward(self, input, hx=None): if hx is None: hx = Variable(input.new_zeros(input.size(0), self.hidden_size)) hy = (self.i2h(input) + self.h2h(hx)) if self.act_fn == "tanh": hy = torch.tanh(hy) elif self.act_fn == "relu": hy = torch.relu(hy) return hy解释一下这段代码

这段代码定义了一个RNNcell的类，表示一个RNN的一个时间步的计算，其中包括初始化方法和前向传播方法。在初始化方法中，定义了输入大小、隐藏层大小和激活函数类型，然后创建了两个线性层，一个是输入到隐藏层的线性...

详细解释代码import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim import torchvision import torchvision.transforms as transforms from torch.utils.data import DataLoader # 图像预处理 transform = transforms.Compose( [transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.5, 0.5, 0.5), (0.5, 0.5, 0.5))]) # 加载数据集 trainset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=True, download=True, transform=transform) trainloader = DataLoader(trainset, batch_size=128, shuffle=True, num_workers=0) testset = torchvision.datasets.CIFAR10(root='./data', train=False, download=True, transform=transform) testloader = DataLoader(testset, batch_size=128, shuffle=False, num_workers=0) # 构建模型 class RNNModel(nn.Module): def init(self): super(RNNModel, self).init() self.rnn = nn.RNN(input_size=3072, hidden_size=512, num_layers=2, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(512, 10) def forward(self, x): # 将输入数据reshape成(batch_size, seq_len, feature_dim) x = x.view(-1, 3072, 1).transpose(1, 2) x, _ = self.rnn(x) x = x[:, -1, :] x = self.fc(x) return x net = RNNModel() # 定义损失函数和优化器 criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.Adam(net.parameters(), lr=0.001) # 训练模型 loss_list = [] acc_list = [] for epoch in range(30): # 多批次循环 running_loss = 0.0 correct = 0 total = 0 for i, data in enumerate(trainloader, 0): # 获取输入 inputs, labels = data # 梯度清零 optimizer.zero_grad() # 前向传播，反向传播，优化 outputs = net(inputs) loss = criterion(outputs, labels) loss.backward() optimizer.step() # 打印统计信息 running_loss += loss.item() _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum().item() acc = 100 * correct / total acc_list.append(acc) loss_list.append(running_loss / len(trainloader)) print('[%d] loss: %.3f, acc: %.3f' % (epoch + 1, running_loss / len(trainloader), acc)) print('Finished Training') torch.save(net.state_dict(), 'rnn1.pt') # 绘制loss变化曲线和准确率变化曲线 import matplotlib.pyplot as plt fig, axs = plt.subplots(2, 1, figsize=(10, 10)) axs[0].plot(loss_list) axs[0].set_title("Training Loss") axs[0].set_xlabel("Epoch") axs[0].set_ylabel("Loss") axs[1].plot(acc_list) axs[1].set_title("Training Accuracy") axs[1].set_xlabel("Epoch") axs[1].set_ylabel("Accuracy") plt.show() # 测试模型 correct = 0 total = 0 with torch.no_grad(): for data in testloader: images, labels = data outputs = net(images) _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum().item() print('Accuracy of the network on the 10000 test images: %d %%' % (100 * correct / total))

在forward()方法中，我们首先将输入数据reshape成(batch_size, seq_len, feature_dim)的形状，然后经过RNN层得到输出，最后经过全连接层得到最终的分类结果。 5. 定义损失函数和优化器： criterion = nn.Cross...

class Decoder(nn.Module): def __init__(self, subnets, rnns): super().__init__() assert len(subnets) == len(rnns) self.blocks = len(subnets) for index, (params, rnn) in enumerate(zip(subnets, rnns)): setattr(self, 'rnn' + str(self.blocks - index), rnn) setattr(self, 'stage' + str(self.blocks - index), make_layers(params)) def forward_by_stage(self, inputs, state, subnet, rnn): inputs, state_stage = rnn(inputs, state, seq_len=10) seq_number, batch_size, input_channel, height, width = inputs.size() inputs = torch.reshape(inputs, (-1, input_channel, height, width)) inputs = subnet(inputs) inputs = torch.reshape(inputs, (seq_number, batch_size, inputs.size(1), inputs.size(2), inputs.size(3))) return inputs # input: 5D S*B*C*H*W def forward(self, hidden_states): inputs = self.forward_by_stage(None, hidden_states[-1], getattr(self, 'stage3'), getattr(self, 'rnn3')) for i in list(range(1, self.blocks))[::-1]: inputs = self.forward_by_stage(inputs, hidden_states[i - 1], getattr(self, 'stage' + str(i)), getattr(self, 'rnn' + str(i))) inputs = inputs.transpose(0, 1) # to B,S,1,64,64 return inputs实现decoder的逻辑是？

在__init__方法中，根据传入的subnets和rnns参数的数量，确定Decoder的块数（blocks）。然后使用setattr方法动态地给Decoder对象添加属性，属性名为'rnn' + str(self.blocks - index)和'stage' + str(self....
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pytorch-RNN进行回归曲线预测方式

在PyTorch中，循环神经网络（RNN）是一种用于处理序列数据的深度学习模型，尤其适合于时间序列预测和自然语言处理等任务。本文主要介绍如何使用PyTorch实现RNN来进行回归曲线预测，以sin曲线为例，预测对应的cos曲线...
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深度学习代码实战——基于RNN的时间序列拟合（回归）

在本篇深度学习实战教程中，我们将探讨如何利用循环神经网络（RNN）进行时间序列拟合，也就是回归任务。循环神经网络因其独特的结构，能够处理具有时序依赖性的数据，比如在这里我们要用正弦函数的值来预测余弦函数...
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pytorch中获取模型input/output shape实例

此外，此方法仅适用于那些权重存储在`weight`属性中的模块，对于像RNN这样的模块，可能需要额外的处理，因为它们的权重和偏置存储方式可能不同。 最后，你可以通过调用`summary(input_size, model)`并传入你的模型...
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离散数学课后题答案+sdut往年试卷+复习提纲资料

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智能点阵笔项目源代码全套技术资料.zip

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Java毕业设计项目：校园二手交易网站开发指南

资源摘要信息:"Java是一种高性能、跨平台的面向对象编程语言，由Sun Microsystems（现为Oracle Corporation）的James Gosling等人在1995年推出。其设计理念是为了实现简单性、健壮性、可移植性、多线程以及动态性。Java的核心优势包括其跨平台特性，即“一次编写，到处运行”（Write Once, Run Anywhere），这得益于Java虚拟机（JVM）的存在，它提供了一个中介，使得Java程序能够在任何安装了相应JVM的设备上运行，无论操作系统如何。 Java是一种面向对象的编程语言，这意味着它支持面向对象编程（OOP）的三大特性：封装、继承和多态。封装使得代码模块化，提高了安全性；继承允许代码复用，简化了代码的复杂性；多态则增强了代码的灵活性和扩展性。 Java还具有内置的多线程支持能力，允许程序同时处理多个任务，这对于构建服务器端应用程序、网络应用程序等需要高并发处理能力的应用程序尤为重要。 自动内存管理，特别是垃圾回收机制，是Java的另一大特性。它自动回收不再使用的对象所占用的内存资源，这样程序员就无需手动管理内存，从而减轻了编程的负担，并减少了因内存泄漏而导致的错误和性能问题。 Java广泛应用于企业级应用开发、移动应用开发（尤其是Android平台）、大型系统开发等领域，并且有大量的开源库和框架支持，例如Spring、Hibernate、Struts等，这些都极大地提高了Java开发的效率和质量。 标签中提到的Java、毕业设计、课程设计和开发，意味着文件“毕业设计---社区（校园）二手交易网站.zip”中的内容可能涉及到Java语言的编程实践，可能是针对学生的课程设计或毕业设计项目，而开发则指出了这些内容的具体活动。 在文件名称列表中，“SJT-code”可能是指该压缩包中包含的是一个特定的项目代码，即社区（校园）二手交易网站的源代码。这类网站通常需要实现用户注册、登录、商品发布、浏览、交易、评价等功能，并且需要后端服务器支持，如数据库连接和事务处理等。考虑到Java的特性，网站的开发可能使用了Java Web技术栈，如Servlet、JSP、Spring Boot等，以及数据库技术，如MySQL或MongoDB等。"
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管理建模和仿真的文件

管理Boualem Benatallah引用此版本：布阿利姆·贝纳塔拉。管理建模和仿真。约瑟夫-傅立叶大学-格勒诺布尔第一大学，1996年。法语。NNT：电话：00345357HAL ID：电话：00345357https://theses.hal.science/tel-003453572008年12月9日提交HAL是一个多学科的开放存取档案馆，用于存放和传播科学研究论文，无论它们是否被公开。论文可以来自法国或国外的教学和研究机构，也可以来自公共或私人研究中心。L’archive ouverte pluridisciplinaire
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【MVC标准化：肌电信号处理的终极指南】：提升数据质量的10大关键步骤与工具

![MVC标准化](https://img-blog.csdn.net/20160221141956498) # 摘要 MVC标准化是肌电信号处理中确保数据质量的重要步骤，它对于提高测量结果的准确性和可重复性至关重要。本文首先介绍肌电信号的生理学原理和MVC标准化理论，阐述了数据质量的重要性及影响因素。随后，文章深入探讨了肌电信号预处理的各个环节，包括噪声识别与消除、信号放大与滤波技术、以及基线漂移的校正方法。在提升数据质量的关键步骤部分，本文详细描述了信号特征提取、MVC标准化的实施与评估，并讨论了数据质量评估与优化工具。最后，本文通过实验设计和案例分析，展示了MVC标准化在实践应用中的具
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能否提供一个在R语言中执行Framingham数据集判别分析的详细和完整的代码示例？

当然可以。在R语言中，Framingham数据集是一个用于心血管疾病研究的经典数据集。以下是使用`ggfortify`包结合` factoextra`包进行判别分析的一个基本步骤： 首先，你需要安装所需的库，如果尚未安装，可以使用以下命令： ```r install.packages(c("ggfortify", "factoextra")) ``` 然后加载所需的数据集并做预处理。Framingham数据集通常存储在`MASS`包中，你可以通过下面的代码加载： ```r library(MASS) data(Framingham) ``` 接下来，我们假设你已经对数据进行了适当的清洗和转换
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Blaseball Plus插件开发与构建教程

资源摘要信息:"Blaseball Plus" Blaseball Plus是一个与游戏Blaseball相关的扩展项目，该项目提供了一系列扩展和改进功能，以增强Blaseball游戏体验。在这个项目中，JavaScript被用作主要开发语言，通过在package.json文件中定义的脚本来完成构建任务。项目说明中提到了开发环境的要求，即在20.09版本上进行开发，并且提供了一个flake.nix文件来复制确切的构建环境。虽然Nix薄片是一项处于工作状态（WIP）的功能且尚未完全记录，但可能需要用户自行安装系统依赖项，其中列出了Node.js和纱（Yarn）的特定版本。 ### 知识点详细说明： #### 1. Blaseball游戏： Blaseball是一个虚构的棒球游戏，它在互联网社区中流行，其特点是独特的规则、随机事件和社区参与的元素。 #### 2. 扩展开发： Blaseball Plus是一个扩展，它可能是为在浏览器中运行的Blaseball游戏提供额外功能和改进的软件。扩展开发通常涉及编写额外的代码来增强现有软件的功能。 #### 3. JavaScript编程语言： JavaScript是一种高级的、解释执行的编程语言，被广泛用于网页和Web应用的客户端脚本编写，是开发Web扩展的关键技术之一。 #### 4. package.json文件： 这是Node.js项目的核心配置文件，用于声明项目的各种配置选项，包括项目名称、版本、依赖关系以及脚本命令等。 #### 5.构建脚本： 描述中提到的脚本，如`build:dev`、`build:prod:unsigned`和`build:prod:signed`，这些脚本用于自动化构建过程，可能包括编译、打包、签名等步骤。`yarn run`命令用于执行这些脚本。 #### 6. yarn包管理器： Yarn是一个快速、可靠和安全的依赖项管理工具，类似于npm（Node.js的包管理器）。它允许开发者和项目管理依赖项，通过简单的命令行界面可以轻松地安装和更新包。 #### 7. Node.js版本管理： 项目要求Node.js的具体版本，这里是14.9.0版本。管理特定的Node.js版本是重要的，因为在不同版本间可能会存在API变化或其他不兼容问题，这可能会影响扩展的构建和运行。 #### 8. 系统依赖项的安装： 文档提到可能需要用户手动安装系统依赖项，这在使用Nix薄片时尤其常见。Nix薄片（Nix flakes）是一个实验性的Nix特性，用于提供可复现的开发环境和构建设置。 #### 9. Web扩展的工件放置： 构建后的工件放置在`addon/web-ext-artifacts/`目录中，表明这可能是一个基于WebExtension的扩展项目。WebExtension是一种跨浏览器的扩展API，用于创建浏览器扩展。 #### 10. 扩展部署： 描述中提到了两种不同类型的构建版本：开发版（dev）和生产版（prod），其中生产版又分为未签名（unsigned）和已签名（signed）版本。这些不同的构建版本用于不同阶段的开发和发布。 通过这份文档，我们能够了解到Blaseball Plus项目的开发环境配置、构建脚本的使用、依赖管理工具的运用以及Web扩展的基本概念和部署流程。这些知识点对于理解JavaScript项目开发和扩展构建具有重要意义。