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Pytorch教程LSTM
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我试图用Pytorch实现关于序列模型和长短期记忆网络的。我们的想法是添加一个LSTM词性标记器字符级特性，但我似乎无法实现它。他们给出了一个提示，应该涉及两个LSTM，一个将输出字符级表示，另一个将负责预测词性标签。我只是想不出如何循环遍历单词级别(句子中)和字符(句子中的每个单词)，并在forward函数中实现它。= nn.LSTM(embedding_dim_chars, hidden_dim_chars)
self.lstm_words = nn.LSTM(embeddi
浏览 19提问于2018-02-09得票数 2
我是这个领域的新手，所以我仍然不了解PyTorch LSTM中的batch_first。pytorch_lstm.bias_ih_l0 = torch.nn.Parameter(torch.zeros(pytorch_lstm.bias_ih_l0.shape))
pytorch_lstm.weight_hh_l0= torch.nn.Parameter(torch.ones(pytorch_lstm.weight_
浏览 83提问于2021-09-23得票数 0
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该网络由一个具有一个LSTM层的RNN组成，并在其之上形成一个输出分类的MLP。在PyTorch中实现填充/掩蔽的正确方法是什么？
浏览 0提问于2023-05-30得票数 0
nn.Embedding()对于学习LSTM是必不可少的吗？就代码而言，我使用的代码几乎与上述教程中的代码相同。因此，nn.Embedding()对于学习LSTM是必不可少的吗？
浏览 3提问于2018-05-14得票数 2
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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
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任何其他使用其他型号的想法，特别是变形金刚(PyTorch，Tesnsorflow)，都非常欢迎，谢谢！
浏览 0提问于2020-07-13得票数 2
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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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我用以下几个层次训练了一个关于PyTorch闪电的堆叠式LSTM： self.lstm = nn.LSTM(input_size=n_features,, and not all together x = x.view(len(x), 1, -1)
浏览 5提问于2022-02-11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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超装LSTM型放电筒
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我正在学习关于的教程，以实现一个LSTM，用于使用pytorch进行文本分类。我试着在上应用这个实现，但是它有很大的局限性，达到了60%的最大精度。例如，请参阅列车/损失曲线：有没有什么建议(我对RNN/LSTM很陌生)，以适应模型，以防止过高？模型摘自上述教程，看上去有点像这样： def __init__(self, vocab, target_classes, embed_len=True)
浏览 12提问于2022-07-04得票数 1
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框架的有用链接。如果有人
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 = 'mean_absolut
浏览 16提问于2020-07-15得票数 0
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我的模型是： model.add(LSTM(128, input_shape=(10, VECTOR_SIZE), return_sequencesTimeDistributed(Dense(VECTOR_SIZE, activation='linear')))
File "/Users/shamoon/.local/share/virtualenvs/pytorch-lstm-audio-
浏览 4提问于2020-02-15得票数 0
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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 'bidirectional_1/forward_lstm_1/kernel:0&#
浏览 2提问于2018-01-20得票数 11
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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。
浏览 3提问于2020-05-25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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用于可变尺寸输入的小型批量培训
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我是PyTorch和RNN的新手，所以我很困惑如何为我拥有的数据实现小型批量培训。有更多的这些数据，但我想保持简单，所以我只能理解如何实现小批量培训部分。我正在进行多类分类，基于LSTM/GRU在可变长度输入上训练的最终隐藏状态。我设法使它与批处理大小1(基本上是SGD)工作，但我正在努力实现小型批。= DataLoader(inputs, batch_size=batch_size, shuffle=True) #do stuff using LSTM我找不到关于使用DataLo
浏览 3提问于2018-02-14得票数 7
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