我是这个领域的新手，所以我仍然不了解PyTorch LSTM中的batch_first。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。当batch_first = True时，手动LSTM的哪个部分需要更改才能产生与官方LSTM相同的输出？py
浏览 83提问于2021-09-23得票数 0
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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PyTo
浏览 2提问于2020-06-09得票数 1
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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<
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)现在，在一些例子中(我在互联网上看到)，人们正在通过ht通过Linear层并生成输出。有些人也在使用lstm_out。现在
浏览 0提问于2021-04-29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。class Model(torch.nn.Module):
def __init__(self, input_dim, hidden_dim, layer_dim):_Linear', 'l_fc2_Linear', 'l_lstm_LSTM', &#x
浏览 3提问于2019-08-01得票数 4
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
浏览 6提问于2019-01-07得票数 1
我使用以下代码将顺序LSTM应用于具有一个值的时间序列数据。它在Keras版本上工作得很好。我想知道怎样才能用PyTorch做同样的事情？tensorflow.keras.models import Sequential, Modeltime_steps = 24
metric =
浏览 16提问于2020-07-15得票数 0
我想修改tf.nn.rnn_cell.GRUCell并为第二个输入添加另一个门，这样除了z更新门和r重置门之外，还有第三个g自定义门，用于网络的第二个输入，类似于和。
我为Torch7 GRU单元成功地完成了这一任务，并且成功地解决了特定的序列建模问题。我怀疑在Tensorflow中实现这一点并不简单，但也许我错了。有人能提供更多关于Tensorflow中自定义单元格的详细信息吗？
浏览 0提问于2019-02-04得票数 3
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我们正在尝试使用LSTM重建模型。
从上面的图片中，我现在将它放在下面的形状中。(batch、lstm_num、dv_batch、dvector)我想知道是否有其他方法可以使用lstm_num作为循环或张量本身来处理4维数据。在原始版本中，我们得到一个
(batch，dv_batch，dvector)在三维数
浏览 3提问于2020-05-25得票数 0
我试图将一个现有的经过训练的PyTorch模型移植到Keras中。LSTM网络的Keras实现似乎有三种状态矩阵，而Pytorch实现有四种状态矩阵。例如，对于具有hidden_layers=64、input_size=512和输出size=128状态参数的双向LSTM，如下所示[<tf.Variable 'bidire
浏览 2提问于2018-01-20得票数 11
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在PyTorch中，我们可以通过多种方式定义体系结构。在这里，我想使用Sequential模块创建一个简单的LSTM网络。在Lua的火炬里，我通常会说：model:add(nn.SplitTable(1,2))model:add(nn.Linear(hiddenSize,
浏览 4提问于2017-05-23得票数 6
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但是，在将Conv2D层的输出连接到LSTM层时，我被卡住了。来自CNN层的输出将具有( batch_size，512，1，width_dash)的形状，其中第一个依赖于batch_size，最后一个依赖于输入的输入宽度(该模型可以接受可变宽度输入)。例如:一个形状为2，1，32,829的输入以(2,512，1,208)的形状输出。
现在，根据，我们必须做挤压(2)，然后是permute(2，0，1)，它将产生一个形状为208，2,512的张量。我试图
浏览 0提问于2018-01-20得票数 6
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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。
即使在跟踪了几个帖子(、、)并尝试了解决方案之后，它似乎也不起作用。每个序列的MAX_LEN为384，序列中的每个令牌(或word)的维数为768。因此，我的批处理张量可能具有以下形状之一：[12, 384, 768]或[384, 12, 768]。批处理将是我对
浏览 6提问于2020-05-06得票数 16
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如何在PyTorch中从预先训练好的模型中获取权重并在TensorFlow中使用？这是预先训练好的模型：
lstm = torch.hub.load("BruceWen120/medal", "lstm")
浏览 3提问于2021-11-28得票数 0
我是PyTorch的初学者。从lstm 中，我了解到可以通过以下方法创建具有3层的堆叠式lstm：然后在forward函数中，我可以这样做但是，如果我创建了3个lstm层，如果我想自己实现相同的层叠层，那么这相当于什么呢？= torch.nn.LSTM(128, 512, num_layers=1)
在本例
浏览 0提问于2021-09-16得票数 0
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我的模型是： model.add(LSTM(128, input_shape=(10, VECTOR_SIZE), return_sequences, in add File "/Users/shamoon/.local/share/virtualenvs/pytorch-lstm-audio-Pq4zK81
浏览 4提问于2020-02-15得票数 0
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具体而言，引发这个问题的是TensorFlow的LSTM层版本的return_sequence参数。model.add(TimeDistributed(Dense(1)))
在查看PyTorch中自动编码器的实现时例1 (PyT
浏览 4提问于2020-12-07得票数 4
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我打算实现一个具有2层和每层256个单元的LSTM。为此，我正在尝试理解PyTorch LSTM框架。torch.nn.LSTM中我可以编辑的变量有input_size、hidden_size、num_layers、bias、batch_first、dropout和bidirectional。但是，如何在一个层中拥有多个单元呢？
浏览 7提问于2017-10-15得票数 1
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使用cnn火把可变长度的文本
、、、、
我是个生手，我想知道CNN中可变长度句子序列的最佳实践是什么。
我想使用CNN在快速文本生成的词条上进行特征选择，然后将输出输入到LSTM。
浏览 1提问于2019-07-28得票数 2
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