seq_len 第2页

基于pytorch的LSTM模型构建

#输入为图片(batch,seq_len,feature)照片的每一行看作一个特征，一个特征的长度为32INPUT_SIZE=32HIDDEN_SIZ

AI小蜗牛·2022-06-25 07:12

【深度学习理论】(6) 循环神经网络 RNN

感兴趣的可以看我这个专栏：https://blog.csdn.net/dgvv4/category_11712004.html1.序列的表示方法在循环神经网络中，序列数据的shape通常是[batch,seq_len

立Sir·2022-06-23 22:32

pytorch深度学习实践-循环神经网络0113

使用RNNCell:importtorchbatch_size=1#批处理大小seq_len=3#序列长度input_size=4#输入维度hi

cq-lc·2022-06-11 07:11

LSTM输出输出维度图示

输出输出维度图示单向单层单向多层双向单层双向多层参考单向单层#构造RNN网络，x的维度5，隐层的维度10,网络的层数2rnn_seq=nn.RNN(5,10,1)#构造一个输入序列，句长为6，batch是3，每个单词使用长度是5的向量表示#输入维度为:[seq_len

张先生-您好·2022-05-13 07:30

pytorch中LSTM的输入与输出理解

一、参数理解这里我根据lstm的结构定义了一些参数，参数具体含义可以看注释batch_size=10#每个batch的大小seq_len=2000#模仿输入到LSTM的句子长度input_size=30

AiA_AiA·2022-04-24 07:38

pytorch笔记：实现简易LSTM

刘文巾的博客-CSDN博客2torch.nn.LSTM2.1参数–input_size–hidden_size–num_layers–bias–batch_first：设置了之后，输出的维度为(batch,seq_len

UQI-LIUWJ·2022-04-24 07:00

Pytorch — LSTM (nn.LSTM & nn.LSTMCell)

是一样的torch.nn.LSTM()参数–input_size–hidden_size–num_layers–bias–batch_first–dropout–bidirectional输入–input(seq_len

hxxjxw·2022-04-24 07:20

对于RNN、LSTM等序列模型的数据集构建的一些理解

滑动窗口滑动窗口（或者seq_len、时间步长等等应该一个意思吧），能滑动的窗口。例如滑动窗

Icy Hunter·2022-02-06 07:21

Pytorch 中 Bi-GRU / Bi-LSTM 的输出问题

如下：importtorchfromtorch.nnimportLSTM,GRUfromtorch.autogradimportVariableimportnumpyasnp#[batch_size,seq_len

双听·2021-06-21 20:11

Tensorflow(7):RNN,LSTM,GRU,Auto-Encoder,VAE

1、时间序列表示方法sequenceembedding[b,seq_len,feature_len]b:句子数量seq_len:单词数量feature_len单词特征[b,28,28]从sequence

weixin_51182518·2021-01-30 00:31

LSTM/GRU中output和hidden的区别//其他问题

Outputs:output,(h_n,c_n)output(seq_len,batch,hidden_size*num_directions):tensorcontainingtheoutputfeatures

zixufang·2020-09-16 06:37

R语言学习笔记（十八）：零碎知识点46-50

seq_along与seq_len函数的使用在for循环中有用>seq_along(c(2,3,5))[1]123>seq_len(3)[1]123转载于:https://www.cnblogs.com

aiairen0123·2020-09-13 05:38

关于torch.index_select()和torch.gather()函数的使用和区别

前言：因为和人大合作一个项目，人大小哥哥给我原来的代码做了个简化，因此想记录一下，关于torch.gather（）这个函数，感觉突然通了应用场景主要是在input:(batch_size,seq_len

佛系·2020-08-22 14:09

单层LSTM和多层LSTM的输入与输出

在第一个图中，输入的时序特征有S个，长度记作：seq_len，每个特征是一个C维的向量,长度记作：input_size。而InitialState是LSTM的隐藏状态和内部状态的一

LS_learner·2020-08-19 00:44

Transformer 结构分析

self-attetion1.输入X=EmbeddingLookup(X)+PositionalEncodingX.shape==(batch_size,seq_len,embedding_dim)X=

twilight0402·2020-08-14 07:07

c++ 一个简单的页面置换实现

templatestructCacheSequence{public:CacheSequence(constintseq_len){_seq_len=seq_len;}voidAddCache(conststd

不习惯的记忆·2020-08-11 13:47

PyTorch 使用RNN实现MNIST手写字体识别

Mr_Hello_World·2020-08-01 08:34

LSTM 自编码器

defbuild_model(layers,seq_len):#layers[*,*,*,*,*]model=Sequential()model.add(LSTM(layers[1],input_shape

stockholm0215·2020-07-28 11:54

显存不够，如何训练大型神经网络

在此基础上进行补充老博文传送门本篇参考自夕小瑶的卖萌屋公众号一、单卡加载大型网络1.1梯度累加GradientAccumulation单卡加载大型网络，一般受限于大量的网络参数，训练时只能使用很小的batch_size或者很小的Seq_len

向阳争渡·2020-07-15 11:10

Word2Vec and Glove

补充：这里注意一下nn.Embedding的输出[seq_len,batch_size,embedding_size]，不要把embedding和词向量搞混了。Embedding只是随

陈浩天就是我·2020-07-12 11:35

维特比 decode 算法 - 矩阵计算

defviterbi_decode(self,text):""":paramtext:一段文本string:return:最可能的隐状态路径"""#得到序列长度seq_len=len(text)#初始化

sinat_15355869·2020-07-11 23:31

CRNN学习笔记

tf.float32,[batch_size,input_height,input_width,1])label=tf.sparse_placeholder(tf.int32,name='label')seq_len

我很忙2010·2020-07-11 16:07

Pytorch入门（三）用Pytorch多特征预测股票（LSTM、Bi-LSTM、GRU）

输入数据pytorch的input:(seq_len,batch,input_size)，注意，LSTM本身是没有timestep这个参数的！！！

请叫我算术嘉·2020-07-05 13:10

【机器翻译】| Encoder-Decoder

out为每个时序单元的输出，形状为(seq_len,batch_size,num_hiddens)，state包含最后一个时间步的隐藏状态和记忆细胞，形状为(num_layers,batch_size,

研究生打野发育协会·2020-07-05 12:21

【PyTorch学习笔记】22：使用nn.RNN构建循环网络预测序列数据的例子

如果要给出49个时刻的点，也就是seq_len=49。如果只提供一条曲线在训练时喂入，也就是batch=1。按照之前学的表

LauZyHou·2020-07-01 13:13

随机森林篇 R语言实现

data<-read_excel('***.xlsx',,sheet=1)#Randomsamplingsamplesize=0.7*nrow(data)#set.seed(80)index=sample(seq_len

Jokefunny·2020-07-01 09:19

pytorch runtime error(59):device-side assert triggered at XXX

跑模型的时候，遇到了这个问题，定位是在char-embedding中的conv层中，由于需要使用pool1d,charembedding后的size为(N*seq_len,word_len,embed_size

oneTaken·2020-06-27 01:49

Transformer的具体计算过程

Transformer中矩阵相乘的计算假设batch_size=64,seq_len=80,d_model=512,d_ff=2048,h_head=81.Encoder经过处理后的输入数据为：[batch_size

zsx_yiyiyi·2020-06-25 05:50

tensorflow中dynamic_rnn与static_rnn区别

但是这两个在使用上是有区别的，具体区别如下：static_rnn输入的list的大小[序列长度,batch_size,embed大小]，所以一一般在经过embed层后，使用x=tf.unstack(embed,seq_len

ML_BOY·2020-06-24 22:28

加法的attenion简单的实现

seq2seq中，也可以就用于简单的rnn模型中，下面介绍用于简单的rnn模型+attenion机制实现,流程答题可以分为：rnn部分，假如模型输入是一个这样tensor：rnn_outputs=[batch,seq_len

旭旭_哥·2020-06-24 10:23

python in 操作耗时测试和性能分析

utf8__author__='lfc'importtimeitimportrandomseq_len=4#10**4x=random.sample([iforiinrange(10**6)],10**seq_len

hpulfc·2020-06-23 15:40

2018-12-20-STNE代码学习

：image.png下面以cora为例分析一下构建神经网络的主要代码部分：classSTNE(object):def__init__(self,hidden_dim,node_num,fea_dim,seq_len

HollyMeng·2020-04-07 20:43

《R高性能编程》notes（3）

pngrep.int(x,times):整型object.size(rep.int("0123456789",1e6))##8000096bytesobject.size(rep.int(formatC(seq_len

Sherlyn_CHEN·2020-04-04 22:34

pytorch中实现循环神经网络的基本单元RNN、LSTM、GRU的输入、输出、参数详细理解

importtorchimporttorch.nnasnnlstm=nn.LSTM(10,20,2)#序列长度seq_len=

LoveMIss-Y·2019-08-31 12:54

Pytorch的参数“batch_first”的理解

而RNN的输入却是(seq_len,batch_size,input_size)，batch_size位于第二维

Timeless_·2019-07-19 17:02

pytorch笔记：构建LSTM网络，实现训练验证和测试过程

LSTMmanytoone型构建模型对于LSTM，我们的数据实际长成，N表示记录条数；seq_len表示一条记录

Leon_winter·2019-07-15 21:39

pytorch LSTM图像分类

一个问题：pytorch官方文档对LSTM的输入参数的格式是inputofshape(seq_len,batch,input_size)，但是本例中images.reshape(-1,sequence_length

Lzj000lzj·2019-07-07 14:52

[Pytorch]pytorch中的LSTM模型

公式表示Pytorch中LSTM的公式表示为：定义Pytorch中LSTM的定义如下：classtorch.nn.LSTM(*args,**kwargs)参数列表输入数据格式：input(seq_len

_我走路带风·2019-03-03 11:06

LSTM和GRU原理及pytorch代码，输入输出大小说明

LSTM公式了：#RNNrnn=nn.RNN(10,20,2)#(each_input_size,hidden_state,num_layers)input=torch.randn(5,3,10)#(seq_len

qq_30468133·2018-12-25 11:08

torch记录：torch.nn模块

RNN的输入：(input,h_0)-input(seq_len,batch,input_size

NockinOnHeavensDoor·2018-08-31 16:21

pytorch笔记：07)LSTM

#torch.nn.LSTM一个栗子，假如我们输入有3个句子，每个句子都由5个单词组成，而每个单词用10维的词向量表示，则seq_len=5,batch=3,input_s

PJ-Javis·2018-06-22 14:06

rnn、lstm，gru中output信息说明

在一般的rnn模型中，rnn一般输出的形式如下[batch,seq_len,hidden_size],如果用做分类，一般是取最后一个状态[batch,hidden_size]，如果用于做词性标注和分词则取全部的状态

旭旭_哥·2017-12-08 17:55

Pytorch学习笔记（五）

一个需要注意的地方是在Pytorch中RNN的输入input的shape的三维分别是(seq_len,batch,input_size)，隐藏层h_0的shape三维分别是(num_laye

kongshuchen·2017-05-16 14:37

自然数序列，找出任意连续之和等于n的所有子序列

(lst): seq=[] ct=0 forxinlst: seq.append(x) ct+=x ifct==total_sum: printseq continue ifcttotal_sum: seq_len

largetalk·2012-02-02 10:00

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