nn.GRU

使用RNN联合注意力机制实现机器翻译

https://zhuanlan.zhihu.com/p/28834212具体来自这一篇文章的指导一、相关使用的查漏补缺：1.其中的两种神奇的处理字符的操作：2.关于nn.GRU()的参数解释和用法：http

诚威_lol_中大努力中·2023-09-12 07:03

小白学Pytorch系列--Torch.nn API Recurrent Layers(8)

nn.GRU将多层门控循环单元(GRU)RNN应用于输入序列。nn.RNNCell具有tanh或ReLU非线性的ElmanRNN

发呆的比目鱼·2023-04-02 21:56

nn.GRU的batch_first

最近在复现deepspeech来实现语音识别。其网络结构为CNN与GRU，加一个线性分类层。在实现的过程中，代码参考链接：https://www.assemblyai.com/blog/end-to-end-speech-recognition-pytorch/他这里的多层GRU写法如下：self.birnn_layers=nn.Sequential(*[BidirectionalGRU(rnn_

weixin_44701954·2022-12-23 08:00

nn.GRU（）使用

项目场景1：今天写代码的时候需要完成那么我们就需要给Decodert添加h0,赋一个初始值解决办法：通过查看nn.GRU()源代码，发现只要多输入一个h0就可以，即将代码modelFeatureExact

江_小_白·2022-12-23 08:58

pytorch_gru理解

3seq_lens=4input_size=2hidden_size=5num_layers=1bidirectional=Truen_direction=2ifbidirectionalelse1gru=nn.GRU

hellopbc·2022-12-23 08:28

torch.nn.GRU()函数解读

参考链接代码示例一个序列时：>>>importtorch.nnasnn>>>gru=nn.GRU(input_size=50,hidden_size=50,batch_first=True)>>>embed

wang xiang·2022-12-23 08:28

pytorch nn.GRU()，RNN详细代码

GRU,LSTM,RNN等模型网络在pytorch中的定义均在torch/nn/modules/rnn,py中其中GRU,RNN,LSTM均是继承的父类RNNBase其中关于RNNBase类的定义：def__init__(self,mode,input_size,hidden_size,num_layers=1,bias=True,batch_first=False,dropout=0.,bidi

chaiiiiiiiiiiiiiiiii·2022-12-23 08:58

torch.nn.GRU详解代码

importtorch.nnasnnimporttorchfromtorch.autogradimportVariable#输入是中输入10个特征维度隐藏是20个特征维度（输入是10列输出是20列）一共是2层rnn=nn.GRU

求学路上的小白·2022-12-23 08:27

pytorch nn.LSTM()，nn.GRU()参数详解

LSTM结构中是一个神经网络，即上图的结构就是一个LSTM单元，里面的每个黄框是一个神经网络，这个网络的隐藏单元个数我们设为hidden_size，那么这个LSTM单元里就有4*hidden_size个参数。每个LSTM输出的都是向量，包括Ct和htC_t和h_tCt和ht，它们的长度都是当前LSTM单元的hidden_size函数classtorch.nn.LSTM(*args,**kwargs

风吹草地现牛羊的马·2022-12-23 08:55

PyTorch nn.GRU 使用详解

(这里我先把官网中h0去掉了，便于大家先理解更重要的概念)importtorchfromtorchimportnnrnn=nn.GRU(10,20,2)input=torch.randn(5,3,10)

周迪新·2022-12-23 07:22

GRU时间序列数据分类预测

0,1,2,3,4,10（1类数目最多，数据不均衡）GRU模型参数解释：参考链接：[Pytorch系列-54]：循环神经网络-torch.nn.GRU（）参数详解_文火冰糖的硅基工坊的博客-CSDN博客_nn.gru

儒雅的晴天·2022-12-14 13:23

【pytorch】nn.GRU的使用

官方文档在这里。GRU具体不做介绍了，本篇只做pytorch的API使用介绍.torch.nn.GRU(*args,**kwargs)公式下面公式忽略bias，由于输入向量的长度和隐藏层特征值长度不一致，所以每个公式的W都按x和h分开。这跟理论公式部分有一些具体的实践上区别。resetgate，重置门rt=σ(Wirxt+Whrht−1)r_t=\sigma(W_{ir}x_t+W_{hr}h_{

安安爸Chris·2022-12-10 17:12

Pytorch学习1-GRU使用和参数说明

importtorch.nnasnnimporttorch#gru=nn.GRU(input_size=50,hidden_size=50,batch_first=True)#embed=nn.Embedding

致Great·2022-11-20 11:42

Pytorch模型层简单介绍

nn.Flatten,nn.Dropout,nn.BatchNorm2dnn.Conv2d,nn.AvgPool2d,nn.Conv1d,nn.ConvTranspose2dnn.Embedding,nn.GRU

瞳瞳瞳呀·2022-11-19 06:27

Pytorch实现RNN，LSTM和GRU超详细代码参数解析

Pytorch官网提供的循环脑神经网络总共7个函数，nn.RNN、nn.LSTM、nn.GRU可以实现多层的循环神经网络，而nn.RNNCell、nn.LSTMCell、nn.GR

adczsw·2022-07-09 07:35

使用Pytorch多GPU训练RNN网络踩坑记录

问题介绍在构建LAS端到端语音识别网络模型时，encoder使用了nn.GRU，decoder使用了nn.LSTMCell，在单个GPU上训练时，一切正常，使用nn.DataParallel进行多GPU

无涯阁主·2020-08-16 01:54

Pytorch学习-模型层layers