## 使用PyTorch构建RNN模型
### **流程图：**
```mermaid
flowchart TD
A(准备数据) --> B(定义RNN模型)
B --> C(训练模型)
C --> D(评估模型)
```
### **步骤表格：**
| 步骤 | 描述 |
| ---- | --------------- |
| 1 | 准
原创
2024-03-07 05:38:59
67阅读
1. 数据预处理1.1 transform将图片进行缩放。对应的box和mask也进行缩放。box缩放时直接将坐标乘以相应的倍数。图像缩放采用bilinear方式，而mask缩放时采用nearest方式。同时可能需要将image使用padding方式扩大，即: new_img = np.zeros((3, new_x, new_y)) new_img[:, :x_max, :y_max] = ol
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2023-08-23 23:26:00
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1.torchvision中的数据集使用▲pytorch官网官网链接：https://pytorch.org/ 进入torchvision 在Package Reference中 torchvision.datasets ：torchvision中给的一些数据集，例如COCO等。 继续往下滑▲torchvision.datasets 以cifar-10为例import torchvision
t
前言：之前的博文部分地讲解了RNN的标准结构，也用pytorch的RNNCell类和RNN类实现了前向传播的计算，
原创
2022-12-14 16:27:41
132阅读
本文约2500字，建议阅读5分钟本文我们介绍如何在Pytorch中实现一个更简单的HydraNet。在机器学习中，我们通常致力于针对单个任务，也就是优化单个指标。但是多任务学习(MTL)在机器学习的许多应用中都取得了成功，从自然语言处理和语音识别到计算机视觉和药物发现。MTL最著名的例子可能是特斯拉的自动驾驶系统。在自动驾驶中需要同时处理大量任务，如物体检测、深度估计、3D重建、视频分析、跟踪等，
# 如何实现RNN模型PyTorch组网
## 1. 简介
作为一名经验丰富的开发者，我将向你介绍如何在PyTorch中实现RNN模型的组网过程。RNN（Recurrent Neural Network）是一种适用于序列数据的神经网络模型，常用于自然语言处理、时间序列预测等任务。
## 2. 流程概述
下面是实现RNN模型PyTorch组网的整体流程：
```mermaid
gantt
原创
2024-06-10 04:15:11
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转自：前言：本文主要介绍在pytorch中的Batch Normalization的使用以及在其中容易出现的各种小问题，本来此文应该归属于[1]中的，但是考虑到此文的篇幅可能会比较大，因此独立成篇，希望能够帮助到各位读者。如有谬误，请联系指出，如需转载，请注明出处，谢谢。Batch Normalization，批规范化Batch Normalization(简称为BN)[2]，中文翻译成批规范化，
Pytorch学习记录（4） torch.nn.module的使用torch.nn.module的定义：torch.nn是专门为神经网络设计的模块化接口. nn构建于autograd之上，可以用来定义和运行神经网络。nn.Module是nn中十分重要的类，包含网络各层的定义及forward方法。在用户自定义神经网络时，需要继承自nn.Module类。 我们可以通过重写子类的__in
完整工程代码点击这里。数据集比较庞大，14个类别，每个文本平均长度为900。一开始就是搭建了很简单的RNN，然后出问题了，模型不收敛，后来看到其他大佬分享的baseline，基本都是把文本截断的，截断到250左右。于是我截断了下，模型有点收敛了，但是跑了几十个epoch还是0.3的精度上不去。。。。然后又找了别人 的TextRNN模型框架，发现了有个很细微的区别，别人的Lstm里面加了
1、词表映射无论是深度学习还是传统的统计机器学习方法处理自然语言，都需要先将输入的语言符号（通常为标记Token），映射为大于等于0、小于词表大小的整数，该整数也被称作一个标记的索引值或下标。vocab类实现标记和索引之间的相互映射。from collections import defaultdict, Counter
class Vocab:
def __init__(self, t
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2024-09-04 10:13:10
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上一讲讲了cnn以及如何使用pytorch实现简单的多层卷积神经网络，下面我们将进入rnn，关于rnn将分成三个部分，介绍rnn的基本结构以及在pytorch里面api的各个参数所表示的含义，介绍rnn如何在MNIST数据集上做分类，涉及一点点自然语言处理的东西。
RNN首先介绍一下什么是rnn，rnn特别擅长处理序列类型的数据，因为他是一个循环的结构一个序列的数据依次进入网络A，网络A循环
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2023-12-26 23:17:56
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本专栏将主要介绍基于GAN的时序缺失数据填补。提起时序数据，就离不开一个神经网络——循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）。RNN是一类用于处理序列数据的神经网络。RNN对具有序列特性的数据非常有效，它能挖掘数据中的时序信息。因为在介绍时序缺失数据填补，就离不开RNN的身影。本文将介绍循环神经网络RNN，并再次基础上完成基于pytorch的简单RNN代码实现，帮
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2024-01-22 21:48:54
235阅读
目录网络流量预测入门（一）之RNN 介绍RNN简介RNN 结构RNN原理结构原理损失函数\(E\)反向传播总结参考网络流量预测入门（一）之RNN 介绍了解RNN之前，神经网络的知识是前提，如果想了解神经网络，可以去参考一下我之前写的博客：数据挖掘入门系列教程（七点五）之神经网络介绍 and 数据挖掘入门系列教程（八）之使用神经网络（基于pybrain）识别数字手写集MNIST这篇博客介绍RNN
代码解读说明一、项目结构二、训练部分2.1 模型导入（models.py解析）2.1.1 __init__函数2.1.2 _prepare_base_model函数2.1.3 _prepare_base_model函数附1 多gpu与断点恢复设置2.2 数据导入（dataset.py解析）2.2.1 __ init __函数2.2.2 _parse_list函数2.2.3 _sample_ind
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2023-11-30 18:18:37
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1.47.Pytorch实现基本循环神经网络RNN (3)Recurrent Neural networks(Rumelhart, 1986)主要用来处理序列型数据，具有对以往数据的记忆功能。下图所示，输入为input和一个状态Hidden0, 输出为output和hidden1. 一般地，对输入到RNN进行处理的第t个数据，也就是第t时刻，输出的隐藏状态可以表示为： 在RNN对序列数据进行处理时
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2023-10-18 17:22:41
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【代码】RNN经典案例：RNN模型构建人名分类器。
原创
2023-01-25 07:58:52
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目录前言run_nerf.pyconfig_parser()train()create_nerf()render()batchify_rays()render_rays()raw2outputs()render_path()run_nerf_helpers.pyclass NeRF()get_rays_np()ndc_rays()load_llff.py_load_data()_minify()
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2023-11-20 10:20:38
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文章目录RNN参数代码GRU公式代码LSTM公式代码 如题，几个经典的NLP模型，Pytorch实现也比较简单，复杂的模型可以通过他们堆叠而成，比如encoder decoder这些。 RNN首先是最简单的RNN, 他的模型最简单，就是当前时刻的input, 和上一时刻的hidden state，分别和一个W参数相乘，然后经过一个tanh门即可。还可以加上偏置项，在pytroch官方文档中，偏
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2024-07-19 18:13:52
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文章目录RNN标准RNN代码 RNN标准RNN 在PyTorch中的调用也非常简单，使用 nn.RNN（）即可调用，下面依次介绍其中的参数。 RNN() 里面的参数有input_size 表示输入 xt 的特征维度hidden_size 表示输出的特征维度num_layers 表示网络的层数 nonlinearity 表示选用的非线性激活函数，默认是 ‘tanh’ bias 表示是否使用偏置，默
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2023-08-20 19:37:08
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上次通过pytorch实现了RNN模型，简易的完成了使用RNN完成mnist的手写数字识别，但是里面的参数有点不了解，所以对问题进行总结归纳来解决。 总述：第一次看到这个函数时，脑袋有点懵，总结了下总共有五个问题：1.这个input_size是啥？要输入啥？feature num又是啥？2.这个hidden_size是啥？要输入啥？feature num又是啥？3.不是说RNN会有很多个
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2023-07-17 12:48:42
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