seq_len

‌seq_len 不等于 hidden_size 难道不会报错吗，他们是一会事情吗

seq_len与hidden_size在RNN中代表不同概念，不等不会报错‌。‌seq_len‌：序列长度，表示在处理数据时，每个批次（batch）中序列的长度。

zhangfeng1133·2024-09-15 08:33

transformer_位置编码代码笔记

位置编码有多种方式，此处仅记录正余弦位置编码正余弦位置编码公式如下：代码如下：importnumpyasnpimporttorchdefpositional_encoding(seq_len,d_model

等风来随风飘·2024-02-01 08:03

Mindspore 公开课 - gpt2

Creatingqueries,keys,andvaluesbatch_size=1seq_len=10embed_dim=768x=Tensor(np.random.randn(batch_size,seq_len

coyote_xujie·2024-01-15 22:08

r语言degseq2_R语言seq()函数用法

length.out=NULL,along.with=NULL,...)seq.int(from,to,by,length.out,along.with,...)seq_along(along.with)seq_len

weixin_39553352·2024-01-11 15:29

nn.Embedding()个人记录

10,embedding_dim=256)nn.Embedding()随机产生一个权重矩阵weight，维度为（num_embeddings,embedding_dim）输入维度（batch_size,Seq_len

小趴菜日记·2023-12-24 16:24

Qwen 通义千问 14B 模型，长文本问答效果测试

千问的config：seq_len=2kmax_position_embedding=8k注意，以下实验结果的字数是token数，不是中文字符数。

防搞活机·2023-12-07 01:31

PyTorch自用笔记（第六周-实战2）

原理11.6LSTM使用十二、迁移学习12.1自定义数据集12.2创建模型12.3训练和测试12.4风格迁移12.5补充代码12.6遇到的问题十一、循环神经网络RNN&LSTM11.1时间序列表示方法[seq_len

代号06009·2023-12-04 14:56

nn.Embedding

nn.Embedding具有一个权重（.weight），形状是（vocab_size,embedding_dim)Embedding层的输入形状是batch_size×seq_len（seq_len是输入序列长度

佛系调参·2023-11-24 15:15

关于维度上的注意事项

一些关于维度上的奇怪的bug：1、extend无返回值，对defexpand(data,seq_len):y_shape=[int(data.shape[0]/seq_len),seq_len]y_shape

Codiplay·2023-11-03 23:07

LSTM参数详解（其余RNN类似）

输入数据input:(seq_len,batch_size,input_size)LSTM(input_size,hidden_size,num_layers=1,bidirectional=False

SephiHorse·2023-10-23 15:34

Pytorch实现RNN预测模型并使用C++相应的ONNX模型推理

Pytorch实现RNN模型代码importtorchimporttorch.nnasnnclassRNN(nn.Module):def__init__(self,seq_len,input_size,

wydxry·2023-09-16 07:27

pytorch 获取最后一个非0值截取

之前的一个文章写过tensorflow如何实现，有可能对大家有帮助，这里用pytorch实现了一下，大概意思就是，输入1个[batch_size,seq_len]的矩阵，目的是获取每一行中的最后一个非零元素

weixin_37763484·2023-09-13 10:24

深度学习--RNN基础

表示方法：[seq_len:一句话的单词数,feature_len：每个单词的表示方法]文本信息的表达方式：one-hot：多少个单词就有多少位编码。

2301_76725413·2023-08-24 10:32

pytorch 搭建LSTM模型

两部分重要内容：1、数据各部分（模型输入、LSTM输入、LSTM输出、模型输出）维度的说明：注：一定要清楚每个环节输入数据以及输出数据的维度，还有每个维度代表的含义(特别是batch_size、seq_len

一念843·2023-08-17 00:08

x = x.view()含义

x=x.view(batch_size*seq_len,x.size(2),x.size(3))转换大小，四维变为三维x=x.view(x.size(0),-1)view()函数的功能与reshape类似

weixin_47552564·2023-08-09 06:15

R语言_seq()函数用法

seq_along和seq_len是两个常见情况的参数。使用方法：##DefaultS3method:seq(from=1,to=1,by=((to-from)/(lengt

谢俊飞·2023-07-25 20:50

RNN、LSTM、Seq2Seq

目录时间序列表示梯度弥散和梯度爆炸RNN（循环神经网络）LSTMSeq2SeqELMo时间序列表示核心是加入历史信息去预测下一步骤在NLP中，序列维度一般是这个样子:[b,seq_len,feature_len

醋酸洋红就是我·2023-07-16 13:58

RNN介绍

时间序列的表示[seq_len,batch_size,vec]seq_len表示一个句子通常有多少个单词或者一个序列有多少个时间段，batch_size表示同时多个样本，vec表示单词的编码长度请问rnn

一壶浊酒..·2023-07-14 00:13

pytorch笔记：RNN

是因为其每个时刻的参数是共享的rnn每算出一个时刻都可以输出，适合流式输出，但串行计算比较慢，无法获取太长的历史信息RNN初始隐状态不提供默认是0，输出包括两部分：所有时刻的输出(batch_size,seq_len

_森罗万象·2023-06-20 12:00

Error-InvalidArgumentError: sequence_length(0) ＜= 80

80原因：ctcloss计算要求所有sequence_length要小于max_time_step，说明你的数据集中设定的sequence_length大于了max_time_step(数据集中设定的seq_len

哗啦呼啦嘿·2023-04-21 16:00

ERNIE掩码实现

,total_token_num,vocab_size,CLS=1,SEP=2,MASK=3):''':parambatch_tokens:一个batch里的句子tokenid[batch_size,seq_len

不会念经的木鱼仔·2023-04-16 14:00

FLAT代码解读(3)-输出

在上一篇模型介绍中，我们得知，模型的输出pred会送给CRF层计算loss，即：pred=self.output(encoded)mask=seq_len_to_mask(seq_len)

乘瓠散人·2023-03-26 22:54

利用tf.ragged.boolean_mask完成选择mask压缩tensor

[Batch_size,Seq_len,N_classes]的tensorT2.

LauJames·2023-02-07 13:04

Pytorch学习——LSTM与LSTMCell

feature_len:特征的维度-hidden_len:隐藏层的个数-layer_num:每个时间步所对应的模型层数-batch_first:用来指示数据应该以什么形式来给，默认为False，数据形状(seq_len

哆啦A梦！！！·2023-02-07 07:31

TPLinker

假设序列长为N，实体类数为T个，关系类别为R个，则会根据标注标签生成2R+1个结果矩阵，TP_Linker其实就是在上面这种multi-head的思想基础上，最后输出的是一个[batch,seq_len

世界划水锦标赛冠军·2023-02-04 14:22

Transformer代码详解与项目实战之Position Encoding

一般，句子长度使用seq_len表示，词向量长度使用num

翻滚牛犊·2023-02-02 13:19

RNN，LSTM，GRU的维度分析

nn.RNN类实例化对象主要参数input：输入张量xh0：初始化的隐含层张量hRNN使用示例初始化RNN：nn.RNN(input_size,hidden_size,num_layer)input的维度：(seq_len

qq_54867493·2023-01-31 14:10

EmbeddingRNN

RNN–EmbeddingandLinearLayer目标网络总体框架importtorchidx2char=['e','h','l','o']x_data=[[1,0,2,2,3]]#Theinputsequenceis'hello'(batch,seq_len

菜鸟向前冲fighting·2023-01-15 23:44

pytorch中RNN参数

放几个官方的图片：输入RNN中的参数必须要的是input_size和hidden_size首先看input_sizeinput_size的维度是(seq_len,batch_size,input_dim

不自知的天才·2023-01-02 11:10

Pytorch中对RNN输入和输出的形状总结

PyTorch中RNN的输入和输出的总结RNN的输入和输出Pytorch中的使用理解RNN中的batch_size和seq_len个人对于RNN的一些总结，如有错误欢迎指出。

会唱歌的猪233·2023-01-02 11:34

使用datasets.Dataset时报错“找不到指定程序“

importnumpyasnpfromdatasetsimportDatasetseq_len,dataset_size=512,512dummy_data={"input_ids":np.random.randint(100,30000,(dataset_size,seq_len

gtl0110·2022-12-27 20:51

torch.nn.GRU的输入及输出示例

Inputs:input,h_0①input的shapeTheshapeofinput:(seq_len,batch,input_size):tensorcontainingthefeatureoftheinputsequ

久许·2022-12-23 08:25

【pyTorch】torch下的网络如何对文本进行embedding操作

fromtorchimportnnimporttorchfromtorch.nnimportfunctionalasFclassTextNet(nn.Module):def__init__(self,vocab_size,seq_len

zkq_1986·2022-12-21 19:56

【pytorch】nn.LSTM 模块

默认值：Truebatch_first:输入的数据是否构成（seq_len,batch,input_size）结构。默认值：Falsedropout:除最后一层，每一层的输出都进行dropou

想做一只猫吖·2022-12-14 14:34

Pytorch 常见报错 RuntimeError: Trying to backward through the graph a second time

Tryingtobackwardthroughthegraphasecondtime,butthebuffershavealreadybeenfreed.model=RNN()hn=torch.zeros(1,seq_len

IT说·2022-12-06 23:14

pytorch中的一维、二维、三维卷积操作

一维卷积一维卷积用于处理序列数据，输入之前一般会对每个序列元素进行编码，这样得到的输入序列的格式应该是[batch_size,seq_len,embedding_size],这里的embedding_size

Cheng－O·2022-12-05 00:44

pytorch基础学习（6）

nn.RNN:数据处理：每次向网络中输入batch个样本，每个时刻处理的是该时刻的batch个样本输入3句话，每句话10个单词，每个单词用100维的向量表示，那么seq_len=10，batch=3，feature_len

Wsyoneself·2022-12-04 13:47

TensorFlow2.x保存与加载带有自定义层模型以及使用子模块采坑小记

1.写在前面做时空数据预测毕设的时候，遇到的一个需求就是想用Transformer搭建一个特征提取器，模型的输入是滑动窗口切分好的时空数据，维度[batch,seq_len,observepoint_num

翻滚的小@强·2022-12-03 06:48

embedding、LSTM、seq2seq+attention的知识总结

一、embedding1.input:[seqlen,batchsize]2.output:[seq_len,batchsize,embed_dim]二、LSTM输入：1.input:[seq_len,

RunningQzh·2022-12-01 17:33

Lstm多变量时间序列预测框架|pytorch

Cyril_KI的博客-CSDN博客_cnn回归预测pytorch代码：单步预测##如果在初始化LSTM时令batch_first=True，那么input和output的shape将由：##input(seq_len

思考实践·2022-11-30 03:31

循环神经网络（RNN）详解

一、序列的表示方法我们定义序列数据类型：[b,seq_len,feature_len

Arwin（Haowen Yu）·2022-11-27 11:18

Pytorch双向RNN隐藏层和输出层结果拆分

其输出的shape为(seq_len,batch_size,D*hidden_size)。2双向RNN情况下，隐藏层和输出层结果拆分当采用双向RNN时，其输出的结果包含正向和反向两个

Ymy_dsj·2022-11-24 17:03

Pytorch学习笔记--Pytorch常用函数总结1

)和平均池化(avg_pool2d)函数1-torch.randn()函数importtorchbatch_size=1seq_len=3input_size=4inputs=torch.randn(seq_len

憨豆的小泰迪·2022-11-23 08:07

Pytorch实现LSTM对股票进行多步预测

数据处理defpreprocess_data(data,time_len,rate,seq_len,pre_len):train_size=int(time_len*rate)train_data=data

深度学习的小白白·2022-11-22 22:10

pytorch embedding 理解

不管什么框架,原理得是一样的吧~对embedding追根溯源，发现主要包括两部分：对input[batch_size,seq_len]进行one-ho

热心市民小石_·2022-11-22 14:22

刘老师的《Pytorch深度学习实践》第十二讲：循环神经网络（基础篇）代码

4hidden_size=2cell=torch.nn.RNNCell(input_size=input_size,hidden_size=hidden_size)dataset=torch.randn(seq_len

我的宠物不是小马·2022-11-21 16:39

《PyTorch深度学习实践》第 12 讲

第11讲卷积神经网络（基础篇）B站刘二大人，传送门——Pytorch深度学习实践循环神经网络（基础篇）一.HowtouseRNNCell说明：1.RNNCell需要手动循环，循环seq_len次2.模型定义时的两个主要参数

Jacinth Qia·2022-11-21 08:00

Pytorch中如何理解RNN LSTM GRU的input（重点理解seq_len / time_steps）

在建立时序模型时，若使用keras，我们在Input的时候就会在shape内设置好sequence_length(后面简称seq_len)，接着便可以在自定义的data_generator内进行个性化的使用

yyhhlancelot·2022-11-20 14:26

Pytorch中RNN LSTM的input（重点理解batch_size/time_steps）

原文链接：Pytorch中如何理解RNNLSTM的input（重点理解seq_len/time_steps）-阿矛布朗斯洛特的文章-知乎在建立时序模型时，若使用keras，我们在Input的时候就会在shape

ch206265·2022-11-20 14:40

pytorch中一维卷积Conv1d简介

进行卷积的数据形状为[batch_size,seq_len,embedding_dim]，经过卷积以后变成了[batch_size,out_channels,sql_len-kernel_size

早春的树长在理想三旬·2022-09-06 07:41

推荐频道