PyTorch LSTM数据维度
PyTorch是一个开源的机器学习框架，LSTM（Long Short-Term Memory）是一种循环神经网络（RNN）的变体，用于处理序列数据。在PyTorch中，LSTM模型可以通过使用torch.nn模块中的LSTM类来构建和训练。
LSTM模型的输入数据维度通常是一个三维张量，具体形状为（序列长度，批次大小，特征维度）。下面对这些维度进行解释：
- 序列长度（Sequence Length）：指的是输入序列的时间步数或序列中的元素数量。例如，如果我们有一个文本序列，每个时间步代表一个单词，则序列长度就是文本的长度或单词的数量。
- 批次大小（Batch Size）：指的是在训练过程中同时处理的样本数量。为了提高训练效率，通常会将数据划分为多个批次进行并行处理。批次大小决定了每次更新模型参数时使用的样本数量。
- 特征维度（Feature Dimension）：指的是输入数据中每个时间步的特征数量。在自然语言处理任务中，特征维度可以是词嵌入的维度；在时间序列预测任务中，特征维度可以是输入数据的维度。
LSTM模型的数据维度设计是为了适应序列数据的特点，其中序列长度允许模型记忆长期依赖关系，批次大小和特征维度则允许模型并行处理多个样本和多个特征。
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我使用过去7天的数据来预测今天的价值(价格)。假设我有1000行数据。因此，在LSTM Pytorch中使用的数据的形状应该是什么？
是(1000，7，6)吗？
浏览 14提问于2020-05-18得票数 0
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这似乎是PyTorch中关于LSTM最常见的问题之一，但我仍然无法弄清楚PyTorch LSTM的输入形状应该是什么。根据PyTorch的文档，它的输入维度是(seq_len, batch, input_size)，我理解如下。input_size -每个输入令牌或时间步骤的维度。
lstm = nn.LST
浏览 6提问于2020-05-06得票数 16
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根据，我看到Pytorch’s LSTM expects all of its inputs to be 3D tensors.正在尝试做一个简单的序列到序列的LSTM，并且我有： x = self.ls
浏览 2提问于2020-02-11得票数 2
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我开始使用pytorch，并使用一些转换来构建以下模型，使用其中一个教程作为参考： torch.nn.Linear(D_in, H)( torch.nn.Linear(H, D_out) 这就给了我这个错误：编辑
在遵循@esBee的建议后，我发现以下内容运行正确。这是因为LSTM</em
浏览 58提问于2018-05-28得票数 3
这是我的LSTM模型，我在训练时发现了一个特殊的问题。,drop_prob=0.0): out = self.fc(out) #Final Output我的培训数据有以下几个维度:第一个维度是输入，第二个维度是标签。为什么当我增加num_layers时输入维度会发生变化？
浏览 1提问于2021-10-10得票数 0
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hidden_size因此，
浏览 2提问于2017-10-20得票数 1
我尝试了别人向我推荐的代码，当batch_first = False时，它对我的训练数据起作用，它为官方LSTM和手动LSTM产生相同的输出。但是，当我更改batch_first =True时，它不再产生相同的值，而我需要将batch_first更改为True，因为我的数据集形状是张量(批次，序列，输入大小)。pytorch_lstm.bias_ih_l0 = torch.nn.Parameter(torch.zeros(pytorch_lstm.bi
浏览 83提问于2021-09-23得票数 0
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目前，我正在学习如何将与pytorch一起使用，并不得不询问该功能是如何工作的。所以，我的主要问题是：
如果我将这个数据大小输入
浏览 7提问于2019-09-27得票数 0
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在pytorch LSTM、RNN或GRU模型中，有一个名为"“的参数，它控制LSTM中隐藏层的数量。我想知道，既然LSTM中有多个层，为什么参数"hidden_size“只是一个数字，而不是包含多个层中隐藏状态的数量的列表，如10、20、30。我在处理一个回归项目时遇到过，在这个项目中，我将(seq_len，batch，feature)的序列数据提供给LSTM，我想要获得每个时间步的标量输出。这是理解pytorch LSTM框架的
浏览 6提问于2019-01-07得票数 1
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self.hidden_size = hidden_size self.lstm= nn.LSTM(input_size=embedding_size,num_layers=1, hidden_size=hidden_size, batch_first=True)my_input, hidden): output, hidden = s
浏览 2提问于2019-02-07得票数 4
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如何将输出转换为1/0
、、、、
下面是LSTM模型和相关代码： super(LSTMTaggerself.embedding = self.lstm1= nn.LSTM(input_size = 512, hidden_size = 64, dropout =
浏览 4提问于2021-01-30得票数 0
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我正在尝试将我的LSTM异常检测Pytorch模型导出到ONNX，但遇到错误。请看我下面的代码。
注意:我的数据形状为2685，5，6。_Linear', 'l_fc2_Linear', 'l_lstm_LSTM', 'l_fc1_Linear', 'l_fc2_Linear', 'l_lstm_LSTM', 'l_fc1_Linear_Linear&
浏览 3提问于2019-08-01得票数 4
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我正在构建一个LSTM模型，使用Keras对一些评论数据进行分类。输出仅为1或0。 在将文本数据输入到lstm层之前，我添加了一个单词嵌入层。我的部分代码如下所示。但是，我总是对LSTM层的长度感到困惑。长度应该与我的文档长度(maxlen)相同吗？输入每个文档中的所有单词，然后输出？. 有相当多的在线资源来解释LSTM。Sequential()
model.add(Embedding(input_dim=max_features, output_dim= 2, input_length
浏览 19提问于2019-02-24得票数 0
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例1 (TensorFlow)：model = Sequential()model.add(TimeDistributed(Dense(1)))该实现在应用LSTM层之前对嵌入进行训练.它似乎
浏览 4提问于2020-12-07得票数 4
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我正在尝试将我的顺序Keras网络移植到PyTorch。但我在LSTM单位遇到麻烦了 stateful = False, dropout = 0.5), stateful = False, dropout = 0.5),
我应该如何用PyTorch来表述这个问题呢尤其是辍学在PyTorch中
浏览 2提问于2020-06-09得票数 1
全部在Tensorflow中
现在我想用LSTM层替换完全连接的层。但我不知道如何实现它。如果我有来自最后一个卷积层的平坦输出，如何将其提供给LSTM层？如何应用dropout？编辑:我想要做的是将时间序列数据划分为切片或时间窗口，然后应用卷积层，然后将其展平并输入到LSTM层。但我不知道如何实现这一点。尤其是当我已经在平面化的输出中时。
浏览 3提问于2017-06-18得票数 0
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用torchnlp进行文本分类
、、、、
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我在输入句子的维数上遇到了一个主要问题(每个单词都是向量)，但最重要的是注意层:我不知道如何声明它，因为我需要编码器输出的确切维数由于torch.nn.utils.rnn.pad_pac
浏览 6提问于2019-12-06得票数 2
在这个中，他们没有使用填充，尽管输入和输出的长度是可变的。它似乎工作得很好，但如何工作呢？如果输入的长度是可变的，我们不应该实现填充吗？怎样做才是正确的呢？
浏览 0提问于2020-02-21得票数 0
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我想自己创建一个LSTM类，但是我不想从头开始重写经典的LSTM函数。深入研究PyTorch的代码，我只发现至少涉及3-4个具有继承的类的脏实现：
作为一个明确的例子，我正在搜索的是一个像一样干净的实现，但是在PyTorch中
浏览 2提问于2018-05-04得票数 11
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我试图为文本分类问题实现一个BiLSTM层，并为此使用PyTorch。self.bilstm = nn.LSTM(embedding_dim, lstm_hidden_dim//2, batch_first=True, bidirectional=True)对于文本分类，应该使用哪一种？
浏览 0提问于2021-04-29得票数 0
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