1.为什么要用pack_padded_sequence在使用深度学习特别是RNN(LSTM/GRU)进行序列分析时，经常会遇到序列长度不一样的情况，此时就需要对同一个batch中的不同序列使用padding的方式进行序列长度对齐（可以都填充为batch中最长序列的长度，也可以设置一个统一的长度，对所有序列长截短填），方便将训练数据输入到LSTM模型进行训练，填充后一个batch的序列可以统一处理，
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2023-08-05 07:32:56
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# PyTorch LSTM 参数实现指南
## 引言
在这篇文章中，我将向你介绍如何使用PyTorch实现一个LSTM（长短时记忆网络）模型，并讨论每个步骤的代码实现。LSTM是一种经常用于处理序列数据的深度学习模型，它在自然语言处理、语音识别和时间序列预测等任务中广泛应用。
## 整体流程
下面是我们实现LSTM模型所需要的步骤：
| 步骤 | 描述 |
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原创
2023-09-03 13:42:54
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class torch.nn.LSTM(*args, **kwargs)Pytorch中nn.LSTM的参数列表Pytorch中LSTM总共有7个参数，前面3个是必须输入的input_size – The number of expected features in the input xhidden_size – The number of features in the hidden stat
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2024-08-09 00:04:45
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Pytorch中的nn.LSTMPytorch中LSTM总共有7个参数，前面3个是必须输入的input_size – The number of expected features in the input xhidden_size – The number of features in the hidden state hnum_layers –
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2023-09-27 13:21:19
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LSTM结构中是一个神经网络，即上图的结构就是一个LSTM单元，里面的每个黄框是一个神经网络，这个网络的隐藏单元个数我们设为hidden_size，那么这个LSTM单元里就有4*hidden_size个参数。每个LSTM输出的都是向量，包括函数class torch.nn.LSTM(*args, **kwargs)参数列表input_size：x的特征维度hidden_size：隐藏层的特征维度
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2023-10-08 11:39:58
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本文主要依据 Pytorch 中LSTM官方文档，对其中的模型参数、输入、输出进行详细解释。目录基本原理 模型参数 Parameters 输入Inputs: input, (h_0, c_0) 输出Outputs: output, (h_n, c_n)变量Variables
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2023-08-31 19:44:20
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LSTM的参数解释 LSTM总共有7个参数：前面3个是必须输入的1：input_size: 输入特征维数，即每一行输入元素的个数。输入是一维向量。如：[1,2,3,4,5,6,7,8,9]，input_size 就是92：hidden_size: 隐藏层状态的维数，即隐藏层节点的个数，这个和单层感知器的结构是类似的。这个维数值是自定义的，根据具体业务需要决定，如下图：input_size：就是输入
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2023-11-25 17:24:17
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本文收集了大量基于 PyTorch 实现的代码链接，其中有适用于深度学习新手的“入门指导系列”，也有适用于老司机的论文代码实现，包括 Attention Based CNN、A3C、WGAN等等。所有代码均按照所属技术领域分类，包括机器视觉/图像相关、自然语言处理相关、强化学习相关等等。所以如果你打算入手这风行一世的 PyTorch 技术，那么就快快收藏本文吧！PyTorch 是什么？P
self.lstm = nn.LSTM(input_size=n_class, hidden_size=n_hi
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2023-10-10 13:45:40
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help命令，格式help+函数名。例：局部上： （1）help plot（二维绘图） （2）help elfun (基本函数——初等函数的帮助) （3）help exp（指数函数的简单帮助） （4）网页格式的帮助doc exp（5）Lookfor （模糊查询） intergral ——模糊查找积分的函数（6）Loo
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2024-07-15 13:13:23
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1.LSTM+CRF概述对于命名实体识别来讲，目前比较流行的方法是基于神经网络，例如，论文[1]提出了基于BiLSTM-CRF的命名实体识别模型，该模型采用word embedding和character embedding（在英文中，word embedding对应于单词嵌入式表达，character embedding对应于字母嵌入式表达；在中文中，word embedding对应于词嵌入式表
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2023-07-26 22:19:34
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用 Pytorch 框架训练深度学习模型，怎么能避得开 Dataloader 的使用呢？这个类的各个参数是什么意思？如何用好 Dataloader？本文的初衷，就是试着去回答这些问题。基本设置
dataset：torch.Dataset 子类的一个实例。
batch_size：批量大小，默认为 1
shuffle：指定是否打乱数据集。默认为 False在单进程下（num_workers=0），根据
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2023-09-11 09:51:02
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文章目录摘要一、Mysql（项目）1.1 数据库基本操作1.2 数据库的增删查改1.3 Python操作MySql数据库二、Pytorch的nn.LSTM层(深度学习)2.1 nn.RNN层2.2 nn.LSTM层 摘要项目：学习了MySql数据库sql语句的使用，并用Python对MySql数据库进行了增删查改等基本操作。用学到的知识改善了爬虫脚本，实现了将爬取的数据存储在MySql数据库中的
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2024-07-23 08:15:43
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一、LSTM网络long short term memory，即我们所称呼的LSTM，是为了解决长期以来问题而专门设计出来的，所有的RNN都具有一种重复神经网络模块的链式形式。在标准RNN中，这个重复的结构模块只有一个非常简单的结构，例如一个tanh层LSTM也有与RNN相似的循环结构，但是循环模块中不再是简单的网络，而是比较复杂的网络单 元。LSTM的循环模块主要有4个单元，以比较复杂的方式进行
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2023-06-25 13:04:32
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大家好，长短期记忆网络（LSTM）是RNN的一种变体，RNN由于梯度消失的原因只能有短期记忆，LSTM网络通过精妙的门控制将短期记忆与长期记忆结合起来，并且一定程度上解决了梯度消失的问题。本文将参照notebook演示如何训练一个长短期记忆网络模型，并且快速对比它与其他模型的性能。获取数据选取一个数据流：import matplotlib.pyplot as plt
from micropredi
LSTM的参数解释LSTM总共有7个参数：前面3个是必须输入的1：input_size: 输入特征维数，即每一行输入元素的个数。输入是一维向量。如：[1,2,3,4,5,6,7,8,9]，input_size 就是92：hidden_size: 隐藏层状态的维数，即隐藏层节点的个数，这个和单层感知器的结构是类似的。这个维数值是自定义的，根据具体业务需要决定，如下图：input_size：就是输入层
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2023-08-06 13:59:19
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首先，我们定义好一个LSTM网络，然后给出一个句子，每个句子都有很多个词构成，每个词可以用一个词向量表示，这样一句话就可以形成一个序列，我们将这个序列依次传入LSTM，然后就可以得到与序列等长的输出，每个输出都表示的是一种词性，比如名词，动词之类的，还是一种分类问题，每个单词都属于几种词性中的一种。我们可以思考一下为什么LSTM在这个问题里面起着重要的作用。如果我们完全孤立的对一个词做词性的判断这
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2024-05-29 07:49:45
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最近阅读了pytorch中lstm的源代码，发现其中有很多值得学习的地方。 首先查看pytorch当中相应的定义\begin{array}{ll} \\
i_t = \sigma(W_{ii} x_t + b_{ii} + W_{hi} h_{t-1} + b_{hi}) \\
f_t = \sigma(W_{if} x_t + b_{if} + W
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2023-08-10 13:27:58
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1. LSTM 网络基本原理
2. 使用 Python 包 torch 实现网络构建、训练与验证
使用Python构建LSTM网络实现对时间序列的预测1. LSTM网络神经元结构 LSTM网络 神经元结构示意图 \(t\)，LSTM网络神经元接收该时刻输入信息 \(x_t\)，输出此时刻的隐藏状态 \(h_t\
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2023-06-26 15:24:47
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深度学习 LSTM长短期记忆网络原理与Pytorch手写数字识别一、前言二、网络结构三、可解释性四、记忆主线五、遗忘门六、输入门七、输出门八、手写数字识别实战8.1 引入依赖库8.2 加载数据8.3 迭代训练8.4 数据验证九、参考资料 一、前言基本的RNN存在梯度消失和梯度爆炸问题，会忘记它在较长序列中以前看到的内容，只具有短时记忆。得到比较广泛应用的是LSTM（Long Short Term
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2023-09-05 13:57:24
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