pytorch中CNN和LSTM输入的区别是什么
时间: 2024-05-28 14:10:40 浏览: 10
CNN和LSTM在输入数据的维度上有所不同。
对于CNN来说,输入通常是一个三维张量,形状为(batch_size,channel,height,width),其中batch_size表示输入数据的样本数,channel表示数据的通道数,height和width表示输入数据的高度和宽度。
对于LSTM来说,输入通常是一个三维张量,形状为(seq_len,batch_size,input_size),其中seq_len表示输入序列的长度,batch_size表示输入数据的样本数,input_size表示输入数据的特征维度。
因此,CNN适用于处理图像、视频等数据,而LSTM适用于处理序列数据,例如文本、语音等。需要根据具体的应用场景选择合适的模型和数据处理方式。
相关问题
pytorch中CNN-LSTM
的原理是什么?
在PyTorch中,CNN-LSTM结构是通过将卷积神经网络和长短期记忆模型相结合来实现的。 CNN-LSTM模型的输入首先通过卷积神经网络进行特征提取,然后将输出传递给LSTM层作为序列数据处理。 LSTM层可以帮助模型捕捉时序信息和长期依赖关系。最终输出是通过全连接层进行分类或预测。
此外,引用中提到了多层多通道CNN、BiLSTM等模型,这些模型是通过在CNN或LSTM中添加多个卷积层或LSTM层来增加模型的深度和复杂度,从而提高模型的性能。
--相关问题--:
使用pytorch实现CNN和LSTM并列的文本分类代码
好的,这是一份使用 PyTorch 实现 CNN 和 LSTM 并列的文本分类代码的示例:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class TextClassifier(nn.Module):
def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, cnn_num_filters, cnn_filter_sizes, lstm_hidden_dim, output_dim, dropout):
super().__init__()
self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
self.cnn = nn.ModuleList([
nn.Conv2d(in_channels=1, out_channels=cnn_num_filters, kernel_size=(fs, embedding_dim))
for fs in cnn_filter_sizes
])
self.lstm = nn.LSTM(embedding_dim, lstm_hidden_dim, bidirectional=True, batch_first=True)
self.fc = nn.Linear(lstm_hidden_dim*2+len(cnn_filter_sizes)*cnn_num_filters, output_dim)
self.dropout = nn.Dropout(dropout)
def forward(self, x):
# x.shape = (batch_size, seq_len)
x = x.permute(1, 0) # (seq_len, batch_size)
embedded = self.dropout(self.embedding(x)) # (seq_len, batch_size, embedding_dim)
embedded = embedded.unsqueeze(1) # (seq_len, 1, batch_size, embedding_dim)
cnn_outputs = [torch.relu(conv(embedded)).squeeze(3) for conv in self.cnn] # [(batch_size, num_filters), ...]*len(filter_sizes)
cnn_outputs = [torch.max_pool1d(i, i.size(2)).squeeze(2) for i in cnn_outputs] # [(batch_size, num_filters), ...]*len(filter_sizes)
lstm_output, (hidden, cell) = self.lstm(embedded)
hidden = self.dropout(torch.cat((hidden[-2,:,:], hidden[-1,:,:]), dim=1)) # (batch_size, lstm_hidden_dim*2)
concat = torch.cat((cnn_outputs, hidden), dim=1) # (batch_size, num_filters*len(filter_sizes)+lstm_hidden_dim*2)
logits = self.fc(concat) # (batch_size, output_dim)
return logits
```
在这段代码中,我们定义了一个名为 `TextClassifier`
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