一、项目简介在上一个使用一维卷积CNN进行风速预测的项目基础上，本项目基于Pytorch使用LSTM和多头Attention实现时间序列（风速）的预测，只使用风速一个特征来预测风速，适用于初学预测的小伙伴。项目参考了多个网络上的代码以及借助了chatgpt的灵感，对整个项目分解到各个py文件中形成一个完整项目的基本框架，其他类似项目可以用这个框架进行修改，增加了loss计算和相应的绘图
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2023-11-15 17:21:02
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目录Self-Attention的结构图forward输入中的query、key、valueforward的输出实例化一个nn.MultiheadAttention进行forward操作关于maskReference Self-Attention的结构图本文侧重于Pytorch中对self-attention的具体实践，具体原理不作大量说明，self-attention的具体结构请参照下图。 (
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2023-08-30 08:44:21
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初始化阶段，其中要注意的是 hid_dim要和Q、K、V词向量的长度相等import torch
from torch import nn
class MultiheadAttention(nn.Module):
# n_heads：多头注意力的数量
# hid_dim：每个词输出的向量维度
def __init__(self, hid_dim,
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2023-11-23 21:35:46
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1.torch.autogradAutograd是python中的自动求导库 PyTorch 作为一个深度学习平台，在深度学习任务中比 NumPy 这个科学计算库强在哪里呢？一是 PyTorch 提供了自动求导机制，二是对 GPU 的支持。由此可见，自动求导 (autograd) 是 PyTorch，乃至其他大部分深度学习框架中的重要组成部分。2.torch.optimtorch.optim模块中
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2023-11-30 18:01:24
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参考：attention-is-all-you-need-pytorchNLP 中的Mask全解Transformer代码详解-pytorch版Transformer模型结构Transformer模型结构如下图： Transformer的整体结构就是分成Encoder和Decoder两部分，并且两部分之间是有联系的，可以注意到Encoder的输出是Decoder第二个Multi-head
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2024-01-12 06:10:01
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# PyTorch实现BiLSTM Attention
## 简介
在这篇文章中，我将教会你如何使用PyTorch实现BiLSTM Attention模型。BiLSTM Attention是一种常用的序列模型，它在自然语言处理（NLP）任务中非常有效，如情感分析、机器翻译等。本文将按照以下流程逐步介绍如何实现这个模型：
1. 准备数据
2. 构建模型
3. 定义损失函数和优化器
4. 训练模型
原创
2023-08-31 04:21:35
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在这篇博文中，我将记录如何使用PyTorch实现线性注意力（Linear Attention）的过程。这是一种可以在减少计算复杂度的同时维持注意力模型效果的方法。
首先，我们理解一下背景。在很多NLP任务中，传统的自注意力机制导致的计算复杂度非常高，尤其是在处理长序列时。为了解决这个问题，我们需要一种更有效的注意力计算方式。这里，我将利用四象限图来展示传统自注意力与线性注意力之间的对比。
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目录1. 指定GPU编号2. 查看模型每层的输出情况3. 梯度裁剪4. 扩展单张图片的维度5. 独热编码6. 防止验证模型时爆显存7. 学习率衰减8. 冻结某些层的参数9. 对不同层使用不同的学习率1. 指定GPU编号方式1设置当前使用的GPU为0号设备：os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"设置当前使用的GPU为0,1,2,3号设备：os.environ
目录从整体网路结构来看，分为三个部分：编码层，解码层，输出层1、编码层 位置编码实现attention mask实现Encoder layer：1. 多头注意力 2、前馈神经网络transformer的encoder和decoder的差别为什么需要Mask处理如何进行Mask处理 四、Transformer的特点4.1 并行处理4.2Encoder与Decoder的联
推荐开源项目：ConvLSTM_pytorch - 应用于序列预测的深度学习工具项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/co/ConvLSTM_pytorch在这个日益发展的深度学习时代，对时间序列数据的处理变得越来越重要。ConvLSTM_pytorch 是一个基于 PyTorch 的强大库，实现了卷积循环神经网络（ConvLSTM），为处理空间和时间维度的数据提
自注意力机制（self-attention）是一种基于注意力机制的神经网络模型，主要用于自然语言处理任务中。它在Transformer模型中被广泛使用，能够对输入序列中的每个元素计算其与其他元素之间的关系，并使用这些关系来更好地表示输入序列。在自注意力机制中，每个元素都是一个向量表示，例如，在语言处理中，可以将每个单词的嵌入向量作为输入序列中的元素。然后，为了计算每个元素与其他元素之间的关系，自注
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2023-12-10 09:02:29
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# 如何实现 PyTorch 中的 Multihead Attention
在深度学习中，注意力机制是一个非常重要的概念。其中，Multihead Attention（多头注意力）是一种尤为流行的实现方式。本文将教你如何使用 PyTorch 框架实现官方的 Multihead Attention，并详细说明每一步的过程。
## 工作流程
为了更清晰的展示整个实现过程，下面是一个简单的工作流程
原创
2024-08-23 08:29:11
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这篇博客是对https://pytorch.org/tutorials/intermediate/seq2seq_translation_tutorial.html#sphx-glr-intermediate-seq2seq-translation-tutorial-py中一些问题的解惑，可以配合使用，有其他不理解的也欢迎讨论。 原实验运行在老版本的python和torch上，在当前版本已经做不到
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2023-10-27 18:33:18
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self-attention自注意力自我注意已经成功地用于各种任务，包括阅读理解、抽象总结、文本蕴涵和学习任务独立的句子表征。原文地址：https://semanticscholar.org/paper/204e3073870fae3d05bcbc2f6a8e263d9b72e776 本文贡献： 1）不同于以往主流机器翻译使用基于RNN的seq2seq模型框架，该论文用attention
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2024-02-02 13:42:47
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目录1.最一开始的输入和encoder之前的处理2.得到seasonal和trend3.拼接得到seasonal和trend4.对原始的向量进行编码得到输出5.接下来进入了encoder的部分5.1整个encoder的架构5.2整个encoder_layer的架构5.3attention的计算1.最一开始的输入和encoder之前的处理这里mean和zeros的维度都是（32，96，7）。而输入的
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2024-07-12 22:24:26
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Transformer结构如下图所示：（1）Self-Attention在 Transformer 的 Encoder 中，数据首先会经过一个叫做 self-attention 的模块，得到一个加权后的特征向量 Z，这个 Z 就是论文公式1中的Attention(Q,K,V)：在公式中，之所以要除以根号d_k（词向量或隐含层维度），原因有：1）防止输入softmax的数值过大，进而导致偏导数趋近于
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2023-10-28 18:57:26
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Attention近年来，Attention机制越来越火，在下不才，可能比你们多看了几篇博客，分享一些我对于Attention机制的理解，推荐大家去看李宏毅老师的视频，讲的非常清楚，也可以参考博客。和绝大多数神经网络模型相似，Attention机制最先应用于图像领域，后来逐渐引入到自然语言处理中。经典的论文可以看看这几篇：《Recurrent Models of Visual Attention》
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2024-01-10 21:24:27
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问题基于条件的卷积GAN 在那些约束较少的类别中生成的图片较好，比如大海，天空等；但是在那些细密纹理，全局结构较强的类别中生成的图片不是很好，如人脸（可能五官不对应），狗（可能狗腿数量有差，或者毛色不协调）。可能的原因大部分卷积神经网络都严重依赖于局部感受野，而无法捕捉全局特征。另外，在多次卷积之后，细密的纹理特征逐渐消失。SA-GAN解决思路不仅仅依赖于局部特征，也利用全局特征，通过将不同位置的特征图结合起来（转置就可以结合不同位置的特征）。###################
原创
2021-08-12 22:16:06
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文章目录0 写在前面1 卷积层2 下采样3 卷积和下采样4 输出是十分类的问题5 特征提取器6 卷积层6.1 单通道卷积6.2 多通道卷积6.3 卷积输出7 卷积核的维度确定8 局部感知域（过滤器）9 卷积层代码实现10 填充padding11 定义模型12 完整代码 0 写在前面在传统的神经网络中，我们会把输入层的节点与隐含层的所有节点相连。卷积神经网络中，采用“局部感知”的方法，即不再把输入
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2023-08-10 10:31:37
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# PyTorch Attention 机制介绍
在深度学习领域，Attention 机制被广泛应用于提高模型对输入数据的处理效果。在 PyTorch 中，我们可以很方便地实现 Attention 机制，帮助模型更好地关注输入数据中的重要部分。
## 什么是 Attention 机制
Attention 机制是一种机制，允许模型在处理序列数据时，对不同的输入部分赋予不同的权重，从而提高模型对
原创
2024-07-13 07:32:32
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