PyTorch LSTM数据维度 - 腾讯云开发者社区

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pytorch senet_lstm pytorch

论文在此: Densely Connected Convolutional Networks 论文下载: https://arxiv.org/pdf/1608.06993.pdf 网络结构图: Pytorch

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cnn lstm pytorch_pytorch怎么用

LSTM模型结构 1、LSTM模型结构 2、LSTM网络 3、LSTM的输入结构 4、Pytorch中的LSTM 4.1、pytorch中定义的LSTM模型 4.2、喂给LSTM的数据格式 4.3、LSTM...注意，图中H表示隐藏层状态，C是遗忘门，后面会讲解它们的维度。 3、LSTM的输入结构为了更好理解LSTM结构，还必须理解LSTM的数据输入情况。...（NF）的矩阵，而左边是加上时间轴后的数据立方体，也就是时间轴上的切片，它的维度是（NT*F）,第一维度是样本数，第二维度是时间，第三维度是特征数，如下图所示：这样的数据立方体很多，比如天气预报数据...模型 pytorch中定义的LSTM模型的参数如下： class torch.nn.LSTM(*args, **kwargs) 参数有： input_size：x的特征维度 hidden_size：隐藏层的特征维度...4.2、喂给LSTM的数据格式 pytorch中LSTM的输入数据格式默认如下： input(seq_len, batch, input_size) 参数有： seq_len：序列长度，在NLP中就是句子长度

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利用PyTorch使用LSTM

nn.LSTM PyTorch LSTM API文档 ?...输入数据格式： input：[seq_len, batch, input_size] $h_0$：[num_layers * num_directions, batch, hidden_size] $c..._0$：[num_layers * num_directions, batch, hidden_size] 输出数据格式： output：[seq_len, batch, hidden_size * num_directions...= nn.LSTM(input_size=100, hidden_size=20, num_layers=4) x = torch.randn(10, 3, 100) # 一个句子10个单词，送进去3..., 20]) torch.Size([4, 3, 20]) torch.Size([4, 3, 20]) nn.LSTMCell PyTorch LSTMCell API文档 ?

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pytorch维度变换-补充知识

) b = a.transpose(1, 3).view(4, 3*28*28).view(4, 3, 28, 28) # 将原来的[b, c, h, w]=>[b, w, h, c]后，再将后面三个维度连在一起来理解...因此在使用transpose和view函数时，要格外注意数据的维度顺序和存储顺序需保持一致。这里可以使用.contiguous函数，将数据重新变成连续。...，但这种转换方式会造成数据污染。...由此看出b虽然各数据维度与a相同，但已造成了数据污染，而c没有数据污染。...下面介绍一种更加方便的转置API: permute 与transpose每次只能两两交换不同的是，permute可以一次性给出四个维度上的位置。

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PyTorch入门笔记-交换维度

比如对于图片张量来说，在 PyTorch 中将通道维度放到最后面 [b, h, w, c]，而在 TensorFlow 中将通道维度放在前面 [b, c, h, w]，如果需要将 [b, h, w, c...PyTorch 中交换维度的操作有 transpose 和 permute 两种方式。...换句话说，如果修改了交换维度后的张量，原始张量也会发生对应的改变；由于 2D 张量仅有两个维度，交换维度的操作固定，类似对矩阵进行转置操作，因此 PyTorch 提供了一个更方便的方法 torch.t...PyTorch 针对这种多次交换维度的方式提供 permute 函数。 permute 前面提到过 PyTorch 从接口的角度将张量的操作分成两种方式。...原文地址： PyTorch入门笔记-交换维度

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Pytorch实现LSTM时间序列预测

摘要：本文主要基于Pytorch深度学习框架，实现LSTM神经网络模型，用于时间序列的预测。...开发环境说明： Python 35 Pytorch 0.2 CPU/GPU均可 01 — LSTM简介人类在进行学习时，往往不总是零开始，学习物理你会有数学基础、学习英语你会有中文基础等等...02 — 数据准备对于时间序列，本文选取正弦波序列，事先产生一定数量的序列数据，然后截取前部分作为训练数据训练LSTM模型，后部分作为真实值与模型预测结果进行比较。...seq为序列数据，k为LSTM模型循环的长度，使用1~k的数据预测2~k+1的数据。 ?...03 — 模型构建 Pytorch的nn模块提供了LSTM方法，具体接口使用说明可以参见Pytorch的接口使用说明书。

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pytorch基础知识-维度变换-（下）

接下来介绍维度挤压 squeeze的用法与unsqueeze类似，同样需要给出要操作的维度参数，但若不给出维度的话，会把所有能删减的维度都去掉。...先设定b为[1, 32, 1, 1] import torch b = torch.rand([1, 32, 1, 1]) 进行如下维度变换操作 print(b.shape) print(b.squeeze...Expand: broadcasting Repeat: memory copied 两者均可实现维度扩展。...但区别在于第一种只是改变了理解方式，并没有增加数据。而第二种是实实在在的增加数据（拷贝数据的方式）。第一种方式只是在有需要的时候才会扩展，因此节约了内存，故推荐第一种。...c = b.repeat(4, 16, 32, 1) print(c.shape) 输出 torch.Size([4, 512, 32, 1]) 这里不推荐使用repeat操作，因为使用时会使内存里的数据急剧增加

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pytorch基础知识-维度变换-（上）

维度变换是pytorch中的重要操作，尤其是在图片处理中。本文对pytorch中的维度变换进行讲解。...维度变换有四种操作：（1）view/reshape （类似于numpy中的reshape操作，可在不改变数据情况下，将tensor转换shape）（2）Squeeze/unsqueeze （前一个为删减维度...两者可实现相同的操作，他们之所以不同是因为他们分别出现在pytorch 0.3和 0.4版本中。...# 进行其他类型维度转换 c = a.view(4*28, 28) # 代表只关心行数据 print(c.shape) print(c) 输出 torch.Size([112, 28]) tensor...总之，view和shape操作，不变的是数据本身，变的是对数据的理解方式。要时刻注意数据的排列方式（数据的batch_size、channel number、height、width），不要破坏数据。

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PyTorch入门笔记-增删张量的维度

增加维度增加一个长度为 1 的维度相当于给原有的张量添加一个新维度的概念。由于增加的新维度长度为 1，因此张量中的元素并没有发生改变，仅仅改变了张量的理解方式。...PyTorch 将通道维度放在前面: ” 使用 torch.unsqueeze(input, dim) 可以在指定的 dim 维度前插入一个长度为 1 的新维度。...对于输入张量为的图片张量而言，张量的维度为 4，其 dim 参数的取值范围为，对比不同维度的输入张量：输入张量的维度 input.dim() = 2 时，dim 参数的取值范围为输入张量的维度...dim = 5) error >>> # print(x.size()) Traceback (most recent call last): File "/home/chenkc/code/pytorch...删除维度是增加维度的逆操作，与增加维度一样，「删除维度只能删除长度为 1 的维度，同时也不会改变张量的存储」。

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pytorch基础知识-维度变换-（中）

下面介绍sequeeze和 unsqueeze API squeeze为维度挤压 unsqueeze为维度展开用法： API: a.unsqueeze(dim) print(a.unsqueeze(0...).shape) # 在原[4, 1, 28, 28]的第0个维度上插入一个维度 torch.Size([1, 4, 1, 28, 28]) 同理也可以进行其他类型转换 print(a.unsqueeze...(-1).shape) # 在原[4, 1, 28, 28]的第后面那个维度上插入一个维度 print(a.unsqueeze(-2).shape) # 在原[4, 1, 28, 28]的第倒数第2个维度上插入一个维度...print(a.unsqueeze(-5).shape) # 在原[4, 1, 28, 28]的第后面那个维度上插入一个维度 print(a.unsqueeze(5).shape) # 在原[4, 1,...28, 28]的第倒数第2个维度上插入一个维度输出结果为 torch.Size([1, 4, 1, 28, 28]) 物理意义上来说可以理解为在batch前面加了一个组第一个可以正常输出，后面那个因维度不存在

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LSTM应用场景以及pytorch实例

LSTM实例以及Pytorch实现循环神经网络可以应用到以下场景。...Device configuration device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') 2.1.2 导入数据集...中数据读取的一个重要接口，该接口定义在dataloader.py中，只要是用PyTorch来训练模型基本都会用到该接口（除非用户重写…）， # 该接口的目的：将自定义的Dataset根据batch size...的原因 pytorch lstm函数用法示例 rnn = nn.LSTM(10, 20, 2) # input_size, hidden_size, num_layers input = torch.randn...Pytorch LSTM官方文档(https://pytorch.org/docs/stable/nn.html#lstm)

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pytorch中与维度相关的函数、方法

c.reshape(2, 3) # c.view(2, 3) 【output】 tensor([[0, 1, 2, 3], [4, 5, 6, 7]]) 2、cat 多个tensor向量在某个维度上进行拼接...【output】 tensor([[0., 0., 0., 1., 1., 1.], [0., 0., 0., 1., 1., 1.]]) 3、stack 多个tensor向量在某个维度上进行堆叠...[1., 1., 1.]], [[0., 0., 0.], [1., 1., 1.]]]) 4、squeeze 对tensor向量进行压缩，删除元素个数为1的维度...，添加元素个数为1的维度。...) # c.unsqueeze(dim=1) 【output】 tensor([[[0, 1, 2]], [[3, 4, 5]]]) 6、transpose 对tensor向量的两个维度进行转置

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PyTorch:Bi-LSTM的文本生成

模型架构正如你已经在这篇博客的标题中读到的，我们将使用Bi-LSTM循环神经网络和标准LSTM。本质上，我们使用这种类型的神经网络，因为它在处理顺序数据时具有巨大的潜力，例如文本类型的数据。...太好了，一旦Bi-LSTM和LSTM之间的交互都很清楚，让我们看看我们是如何在代码中仅使用PyTorch框架中的LSTMcell来实现的。...在那里我们将存储Bi-LSTM的隐藏状态。所以是时候给Bi-LSTM输入数据了。首先，在第12行中，我们在向前LSTM上迭代，我们还保存每个时间步的隐藏状态（hs_forward）。...层提供数据。...结论在本博客中，我们展示了如何使用PyTorch的LSTMCell建立一个用于文本生成的端到端模型，并实现了基于循环神经网络LSTM和Bi-LSTM的体系结构。

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LSTM：在Python中使用PyTorch使用LSTM进行时间序列预测

高级深度学习模型，比如长短期记忆网络（LSTM），能够捕获到时间序列数据中的变化模式，进而能够预测数据的未来趋势。在这篇文章中，你将会看到如何利用LSTM算法来对时间序列数据进行预测。...在我早些时候的文章中，我展示了如何运用Keras库并利用LSTM进行时间序列分析，以预测未来的股票价格。将使用PyTorch库，它是最常用的深度学习的Python库之一。...如果你还没有安装PyTorch，你可以通过以下pip命令来安装。 $ pip install pytorch 复制代码数据集和问题定义我们将使用Seaborn库的内建数据集。...复制代码接下来，我们将把我们的数据集分为训练集和测试集。LSTM算法将在训练集上进行训练。然后，该模型将被用来对测试集进行预测。预测结果将与测试集的实际值进行比较，以评估训练模型的性能。...如果在测试数据上应用归一化，有可能会有一些信息从训练集泄露到测试集。下一步是将我们的数据集转换成张量，因为PyTorch模型是使用张量进行训练的。

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数据建模-维度建模-维度设计

Kimball的数据仓库总线架构提供了一种分解企业级数据仓库规划任务的合理方法。通过构建企业范围内一致性的维度和事实来构建总线架构。数据仓库总线架构重要基石之一就是一致性维度。...如上所示，假设日志数据域统计商品维度的最近一天PV和UV使用的商品维度1，交易数据域统计商品维度使用的是商品维度2。...---- （四）：维度设计高级主题集成是数据仓库的四个特性中最重要的一点，维度设计中需要考虑如何集成来自应用的大量分散的操作型环境的数据。...比如在阿里数据仓库中，我们设计了商品主维度和商品扩展维度。...数据仓库中，理所当然可以借用前台数据库的归档策略，定期将历史数据归档至历史维表。在实践中，阿里巴巴数据仓库设计商品维度表和历史商品维度表，每天将历史数据归档至历史商品维度表。

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在MNIST数据集上使用Pytorch中的Autoencoder进行维度操作

首先构建一个简单的自动编码器来压缩MNIST数据集。使用自动编码器，通过编码器传递输入数据，该编码器对输入进行压缩表示。然后该表示通过解码器以重建输入数据。...它可以以比存储原始数据更实用的方式存储和共享任何类型的数据。为编码器和解码器构建简单的网络架构，以了解自动编码器。总是首先导入我们的库并获取数据集。...用于数据加载的子进程数每批加载多少个样品准备数据加载器，现在如果自己想要尝试自动编码器的数据集，则需要创建一个特定于此目的的数据加载器。...现在对于那些对编码维度（encoding_dim）有点混淆的人，将其视为输入和输出之间的中间维度，可根据需要进行操作，但其大小必须保持在输入和输出维度之间。...np.squeeze(img), cmap='gray') ax.get_xaxis().set_visible(False) ax.get_yaxis().set_visible(False) 这是PyTorch

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LSTM-CRF模型详解和Pytorch代码实现

发射和转换分数在序列标记问题中，我们处理输入数据元素的序列，例如句子中的单词，其中每个元素对应于一个特定的标签或类别。目标是为每个单独的元素正确地分配适当的标签。...在CRF-LSTM模型中，可以确定两个关键组成部分:发射和跃迁概率。...我们实际上将处理对数空间中的分数，而不是数值稳定性的概率: 发射分数(Emission scores)，神经网络输出的各个Tag的置信度它与观察给定数据元素的特定标签的可能性有关。...Viterbi算法进行推理根据数据估计的发射和转换分数，需要使用Viterbi算法来选择概率最高的序列(见图1 - CRF层示例)。..., self.hidden = self.lstm(embeds, self.hidden) lstm_out = lstm_out.view(len(sentence), self.hidden_dim

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PyTorch中GRU与LSTM的构建与比较

本文将重点探讨GRU的设计原理、PyTorch实现，并与LSTM进行深入比较citation:8。...(2, 3, 20)# 前向传播output, hn = gru(input, h0)GRU类的主要参数input_size: 输入张量x中特征维度的大小hidden_size: 隐层张量h中特征维度的大小...性能比较研究显示，LSTM和GRU的性能取决于具体任务和数据集特征citation:3：在小规模数据集或序列复杂度较低的任务中，GRU往往表现更好，因为其结构更简单，需要更少的数据来充分训练citation...在大规模数据集或需要建模长距离复杂依赖的任务中，LSTM通常更具优势，因为其更强的表达能力citation:8。...选择指南选择LSTM还是GRU应考虑以下因素：数据集大小：小数据集更适合GRU，大数据集可能更适合LSTMcitation:8。

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使用PyTorch手写代码从头构建完整的LSTM

在这篇文章中，我们不仅将介绍LSTM单元的体系结构，还将通过PyTorch手工实现它。...LSTM体系结构 LSTM被称为门结构：一些数学运算的组合，这些运算使信息流动或从计算图的那里保留下来。因此，它能够“决定”其长期和短期记忆，并输出对序列数据的可靠预测： ?...LSTM单元方程 ?...在PyTorch上实现 import math import torch import torch.nn as nn 我们现在将通过继承nn.Module，然后还将引用其参数和权重初始化，如下所示...如果有兴趣大家可以将他与torch LSTM内置层进行比较。本文代码：https://github.com/piEsposito/pytorch-lstm-by-hand

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时序最佳入门代码｜基于pytorch的LSTM天气预测及数据分析

前言在本篇文章，我们基于pytorch框架，构造了LSTM模型进行天气预测，并对数据进行了可视化分析，非常值得入门学习。该数据集提供了2013年1月1日至2017年4月24日在印度德里市的数据。...，一些数据点明显是离群的。...模型构建受限于篇幅，我们这里只给出LSTM模型的代码，完整代码和数据可在公众号后台获取。模型结构非常简单，是一个两层的LSTM, 隐藏层大小为128。...__init__() self.lstm = nn.LSTM(input_size = 6, num_layers = 2,...self.output_linear = nn.Linear(8, 1) def forward(self, x): x, _ = self.lstm

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