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
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2024-01-26 08:25:57
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# 使用 PyTorch 实现多隐含层 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 由多个隐含层构成时，可以进一步提高模型的表达能力。本文将介绍如何在 PyTorch 中实现多隐含层的 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
2024-10-13 04:33:00
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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
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2024-08-08 23:37:28
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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
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2023-09-29 09:12:08
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参数列表input_size：x的特征维度hidden_size：隐藏层的特征维度num_layers：lstm隐层的层数，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：除最后一层，每一层的输出都进行dropout，默认为: 0bidirectional：Tru
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2023-08-04 12:40:28
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读这篇文章的时候，默认你已经对LSTM神经网络有了一个初步的认识，当你深入理解时，可能会对多层LSTM内部的隐藏节点数，有关cell的定义或者每一层的输入输出是什么样子的特别好奇，虽然神经网络就像是一个黑箱子一样，但是我们仍然试图去理解他们。 我们所说的LSTM的cell就是这样子的一个结构：（图中标识的A就是一个cell，图中一共是三个cell）
其中的X.t代表t时刻的输入，h.t代
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 多模型单步预测2.4 多模型滚动预测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
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2023-08-12 19:33:30
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文章目录1.数组中数据存储的结构2.数组的坐标问题3.对于Pytorch 的shape相关问题4. Pytorch 中几个常见的有关维度的函数4.1 squeeze() 和 unsqueeze()4.2 permute() 函数4.3 transpose()函数 不知道大家有没有类似的问题，处理数据的时候很多时候会被各种数组的 shape 的变化搞晕，但是这方面的资料又不太好找，这里记录一点我
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
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2023-10-04 07:46:53
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构建深度神经网络最关键的部分之一是——当数据流经不同的层时，要对其有一个清晰的视图，这些层经历了维度的变化、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
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2023-12-27 17:21:33
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# 如何实现 PyTorch 的两层 LSTM
在深度学习中，LSTM（长短期记忆网络）是一种非常强大的架构，尤其适合处理序列数据。为帮助刚入行的小白理解如何在 PyTorch 中实现两层 LSTM，本文将按照流程逐步讲解。
## 进程概述
以下是实现两层 LSTM 的整体流程分解：
| 步骤 | 描述 |
|------|---
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
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2023-09-21 15:23:46
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# 使用PyTorch构建两层隐藏层神经网络
在深度学习的世界中，神经网络是一个强大的工具，用于解决各种复杂问题，例如图像分类、自然语言处理和强化学习。本文将介绍如何使用PyTorch构建一个简单的两层隐藏层神经网络，并通过一个具体的代码示例来加深理解。
## 什么是神经网络？
神经网络是由大量相互连接的节点（或神经元）组成的。在网络中，数据沿着这些节点传递，并通过权重和偏置进行处理。神经网
目录1 基本概念及融合原理1．1 多传感器数据融合概念1．2 多传感器数据融合原理2 多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 多贝叶斯估计法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
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2024-10-10 23:27:34
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一、本文介绍本篇文章给大家带来的是利用我个人编写的架构进行TCN-LSTM时间序列卷积进行时间序列建模（专门为了时间序列领域新人编写的架构，简单不同于市面上用GPT写的代码），包括结果可视化、支持单元预测、多元预测、模型拟合效果检测、预测未知数据、以及滚动长期预测功能。该结构是一个通用架构任何模型嵌入其中都可运行。下面来介绍一下TCN时间序列卷积的基本原理：时间序列卷积（Temporal Conv
文章目录基于PyTorch的两层神经网络一、基于numpy的两层神经网络实现：二、基于PyTorch的两层神经网络实现：三、使用nn库实现两层神经网络四、自定义nn Modules实现两层神经网络总结 基于PyTorch的两层神经网络提示：在计算神经网络的层数时，只计算具有计算能力的层，而输入层只是将数据进行输入，无计算过程，所以层数：隐藏层层数+1个输出层。所以在此文中两层即一层隐藏层和一层输
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2024-02-19 02:16:02
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# PyTorch LSTM 多对一和多对多的实现指南
在深度学习的实践中，使用 LSTM（长短期记忆网络）进行时间序列预测是一个常见的任务。LSTM 特别适合处理和预测序列数据。本文将介绍如何在 PyTorch 中实现多对一和多对多的 LSTM 模型，同时提供代码实例和详细的注释。
## 流程概述
我们将整个流程划分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
# PyTorch实现三层LSTM
在这篇文章中，我们将学习如何使用PyTorch实现一个三层的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
2024-10-22 03:40:25
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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−...
原创
2019-01-29 16:30:06
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# PyTorch LSTM全连接层设计指南
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。结合全连接层，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PyTorch的LSTM全连接层设计。
## 整体流程
以下是实现LSTM全连接层设计的步骤：
| 步骤
原创
2024-09-07 05:46:35
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