python&pytorch常用方法总结collections模块中OrderedDict的使用strip()方法topk()函数OrderedDictmm与dothasattr()函数forward() 的使用Pytorch中的 model.train() 和 model.eval() 模式pytorch计算损失值并优化过程clamp函数 collections模块中OrderedDi
前言这几天主要在熟悉pyTorch,俗话说:“人生苦短,我用pyTorch”,在从TensorFlow转到pytorch之后,除了“爽”以外,我实在找不到其他形容词,简洁的语法,明了的封装,加上大大降低的debug难度,我从此入了pyTorch的坑。为了熟悉pyTorch,我最近做了几个小项目,今天分享给大家的是一个非常有趣的项目——AI写诗。该项目参考了《pytorch入门与实践》
# 使用 PyTorch 实现隐含 LSTM 的方法与示例 长短期记忆网络(LSTM)是一种特殊类型的递归神经网络(RNN),能有效捕捉时间序列数据中的长距离依赖关系。LSTM 由多个隐含构成时,可以进一步提高模型的表达能力。本文将介绍如何在 PyTorch 中实现隐含LSTM,并提供示例代码。 ## LSTM 的基本概念 LSTM 通过引入记忆单元和门控机制来解决传统 RNN
原创 18天前
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最近看一些基于LSTM网络的NLP案例代码,其中涉及到一些input_size, num_hidden等变量的时候,可能容易搞混,首先是参照了知乎上的一个有关LSTM网络的回答https://www.zhihu.com/question/41949741, 以及github上对于LSTM比较清晰的推导公式http://arunmallya.github.io/writeups/nn/lstm/in
使用Pytorch读取图像时,这与用PIL或者OpenCV读取图像有所区别;在使用PIL和OpenCV读取图像数据时,该图像常常是WHC的形式(宽度高度通道),但是在Pytorch读取图像的时候,需要先转换成图像张量,转成CWH的形式(通道宽度高度); 同时先将图像标准化成0-1分布,这样当传入神经网络时效果会比较好。多分类问题: 在多分类问题中,不像二分类问题那样只有0,1;该分类有多个输出,为
参数列表input_size:x的特征维度hidden_size:隐藏的特征维度num_layers:lstm的层数,默认为1bias:False则bih=0和bhh=0. 默认为Truebatch_first:True则输入输出的数据格式为 (batch, seq, feature)dropout:除最后一,每一的输出都进行dropout,默认为: 0bidirectional:Tru
转载 2023-08-04 12:40:28
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目录I. 前言II. 多步预测2.1 直接多输出2.2 单步滚动预测2.3 模型单步预测2.4 模型滚动预测2.5 seq2seq预测III. 源码及数据 I. 前言在PyTorch搭建LSTM实现多变量多步长时间序列预测(负荷预测)中我简单实现了一下LSTM的多变量多步预测,其中LSTM搭建如下:class LSTM(nn.Module): def __init__(self, i
本文代码:https://github.com/sgrvinod/a-PyTorch-Tutorial-to-Image-Captioning作为image caption领域的代表作,本文提出了将attention机制对应用于image caption的encoder-decoder结构进行了改进。 如上图所示,模型的输入是一张图像,输出是对图像的文本描述(caption)。输入的图
 本Python笔记本显示和分析了如何处理NASA获得的电池充电/放电数据集。对于这个模型的训练阶段,需要安装Python 3.x以及以下库:Tensorflow 2.0NumpyPandasScipySci-kit learnMatplotSeaborn对于该模型的预测阶段,除了Matplot和Seaborn之外,需要使用相同的库。1.数据集的准备需要下载数据集,然后将其解压缩到特定的
 构建深度神经网络最关键的部分之一是——当数据流经不同的时,要对其有一个清晰的视图,这些经历了维度的变化、形状的改变、扁平化和重新塑造……    LSTM Network Architecture for Sentiment Analysis每层解读:0) 把单词变为tokens1)embedding 把每个token变成特定大小的embedd
目录1.机器翻译之Seq2Seq介绍2.基于Pytorch的Seq2Seq实现2.1数据准备2.2模型建立2.3训练1.机器翻译之Seq2Seq介绍Seq2Seq模型是一个序列到序列的模型,在NLP中被广泛应用于翻译。其网络的模型结构大致如下:在机器翻译中,其将需要被翻译的语言序列在源端(编码器)经过RNN模型最终压缩为一个上下文向量(C),接着目标端(解码器)对上下文向量进行解码,将器输出分类映
  目录1 基本概念及融合原理1.1 传感器数据融合概念1.2 传感器数据融合原理2 传感器数据融合方法2.1 随机类方法2.1.1 加权平均法2.1.2 卡尔曼滤波法2.1.3 贝叶斯估计法2.1.4 D-S证据推理方法2.2 人工智能类方法2.2.1 模糊逻辑推理2.2.2 人工神经网络法3 应用领域(1)军事应用(2)复杂工业过程控制(3)机器人(4)遥感(5)交
文章目录基于PyTorch的两神经网络一、基于numpy的两神经网络实现:二、基于PyTorch的两神经网络实现:三、使用nn库实现两神经网络四、自定义nn Modules实现两神经网络总结 基于PyTorch的两神经网络提示:在计算神经网络的层数时,只计算具有计算能力的,而输入只是将数据进行输入,无计算过程,所以层数:隐藏层层数+1个输出。所以在此文中两即一隐藏和一
# PyTorch实现三LSTM 在这篇文章中,我们将学习如何使用PyTorch实现一个三LSTM(长短期记忆)网络。整个过程可以分为以下几个步骤: | 步骤 | 描述 | |------|------| | 1 | 导入所需的库和模块 | | 2 | 定义LSTM网络结构 | | 3 | 定义损失函数和优化器 | | 4 | 准备输入数据 | | 5 |
原创 9天前
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本文根据pytorch里面的源码解析各个激活函数,各个激活函数的python接口定义位于包torch.nn.modules中的activation.py,在包modules的初始化__init__.py中关于激活函数的导入:1.非线性激活函数的必要性1.1.加入非线性因素: 如下图所示,是神经元的数学模拟,如果在神经元之间,没有使用非线性激活函数或者使用恒等激活函数,那么神经网络仅仅是将输入线性组
文章目录RNN 循环神经网络 参数详解LSTM 长短期记忆网络 参数详解小案例计算公式为 ht=tanh⁡(wihxt+bih+whhht−...
# PyTorch LSTM全连接设计指南 在深度学习中,LSTM(长短时记忆网络)是一种广泛应用于序列数据处理的网络结构。结合全连接,我们可以构建强大的模型来进行时间序列预测、自然语言处理等任务。对于初学者而言,理解整个流程是至关重要的。本文将通过几个步骤,系统讲解如何实现一个基于PyTorchLSTM全连接设计。 ## 整体流程 以下是实现LSTM全连接设计的步骤: | 步骤
原创 1月前
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# PyTorch LSTM特征时间序列分析 在深度学习领域,长短期记忆网络(Long Short-Term Memory,简称LSTM)是一种非常流行的循环神经网络(RNN)架构。LSTM特别擅长处理和预测时间序列数据。本文将介绍如何使用PyTorch框架实现LSTM模型,并对具有多个特征的时间序列数据进行分析。 ## 什么是LSTMLSTM是一种特殊的RNN,它能够学习长期依赖关
原创 2月前
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# PyTorch 隐藏的本质 作为一名经验丰富的开发者,我很高兴能够帮助刚入行的小白理解 PyTorch隐藏的本质。在本文中,我将通过详细的步骤和代码示例,带领你深入了解隐藏的实现过程。 ## 隐藏的作用 在深度学习中,隐藏是神经网络中不直接与输入或输出相连的。它们的主要作用是提取特征,为网络提供更高层次的抽象。隐藏的数量和大小对模型的性能有很大的影响。 ## 实现隐藏
原创 2月前
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pytorch 全链接网络实现 手写MNIST数据集识别 附带保存图像mnist数据集图像大小 1* 28 * 28 首先我们确定网络结构: 第一:784 * 256 + BN + RELU激活 第二:256 * 128 + BN + RELU激活 第三:128* 10 784也就是把28*28,可以理解为把图像数据size为一排输入网络,中间层的256 与128 的设置看情况,最好设置
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