基于PyTorch的CNN、RNN、LSTM使用记录

最新推荐文章于 2025-04-11 11:45:08 发布
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#pytorch #神经网络 #深度学习

本文记录了使用PyTorch实现CNN、RNN和LSTM的细节，包括Conv2d、Linear和Dropout的使用。在使用中遇到的问题如Variable、非连续Tensor的view错误以及LSTM的隐藏层尺寸匹配问题进行了深入探讨，并提供了解决方案。此外，还提到了在不同设备间操作Tensor时的注意事项。

基于PyTorch的CNN、RNN、LSTM使用记录

  1. Conv2d

https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.Conv2d.html#torch.nn.Conv2d

  1. Linnear

https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.Linear.html#torch.nn.Linear

  1. Dropout

屏幕快照 2020-10-13 23.34.15

https://pytorch.org/docs/stable/tensors.html?highlight=floattensor

  1. Variable

    Tensor是Pytorch的一个完美组件(可以生成高维数组)，但是要构建神经网络还是远远不够的，我们需要能够计算图的Tensor，那就是Variable。Variable是对Tensor的一个

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自然语言处理（NLP）：08 PyTorch深度学习之LSTM微博评论情感分析
艾文
02-11 1万+
学习目标 微博评论数据探查，重点掌握pandas数据分析使用 数据可视化，重点掌握seaborn,pyecharts 可视化工具的实用 卷机神经网络RNN/LSTM 模型原理 掌握PyTorch 中关于自然语言处理torchtext 库使用 torchtext 中重点工具BucketIterator使用，torch.nn模型使用 情感分析RNN/LSTM模型构建和训练 评论情感分析模型预测 微......
pytorch实现RNN循环神经网络
m0_71145378的博客
10-25 4012
一、概述循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一类以（sequence）数据为输入，在序列的演进方向进行（recursion）且所有节点（循环单元）按链式连接的（recursive neural network），通过网络的内部结构捕捉序列之间的模式特征，一般也是以序列形式输出。RNN(Recurrent Neural Network) 是带有循环的神经网络。假设我们有一组向量，通过假设函数$H$解释代表时间量，是非线性函数，相对应的是每次循环的输出。
pytorch实现用CNN和LSTM对文本进行分类方式
01-21
model.py： #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import torch from torch import nn import numpy as np from torch.autograd import Variable import torch.nn.functional as F class TextRNN(nn.Module): 文本分类，RNN模型 def __init__(self): super(TextRNN, self).__init__() # 三个待输入的数据 self
用RNN & CNN进行情感分析 - PyTorch
weixin_51221144的博客
06-21 4425
情感分析研究人们在文本中（如产品评论、博客评论和论坛讨论等）“隐藏”的情绪。这里使用斯坦福大学的大型电影评论数据集（large movie review dataset）进行情感分析。它由一个训练集和一个测试集组成，其中包含从IMDb下载的25000个电影评论。在这两个数据集中，“积极”和“消极”标签的数量相同，表示不同的情感极性。 2.预处理数据集 将每个单词作为一个词元，过滤掉出现不到5次的单词，从训练数据集中创建一个词表。 在词元化之后，绘制评论词元长度的直方图。 从上图可以看出评论的长度各不相同，为
Pytorch的CNN，RNN&LSTM
qq_36102055的博客
04-25 1273
可以看到有两个参数，一个是wi=(5, 3)一个是wh=(5, 5)，第一个参数wi用于乘以输入的数据，而第二个参数wh用于和隐藏层的向量相乘，在结合官方给出的RNN计算，我们就可以手动模拟以下RNN的推理过程了，RNN有两个输出，一个是out_put,一个是h_0。由于输出通道要除以groups，所以输入通道的数目会减少，此时每一个卷积核要负责的输入通道也就减少了，也就是说，卷积核的参数数目会减少groups倍，这就是分组卷积的意义。padding：填充，同样的可以是一个元组。一共有4个5x5的数据。
Pytorch 搭建卷积神经网络CNN和循环神经网络RNN在GPU上预测MNIST数据集
白水的博客
08-24 2218
import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable import matplotlib.pyplot as plt import torch.utils.data as Data import torchvision # 下载MNIST数据集 DOWNLOAD_MNIST = True train_data...
【时间序列预测】基于PyTorch实现CNN_LSTM算法
码农努力学习
12-04 2096
在时间序列预测任务中，传统的机器学习方法如ARIMA、SVR等虽然有一定效果，但它们对于复杂数据的建模能力有限。近年来，深度学习方法在时序数据分析中取得了显著的进展。卷积神经网络能够有效地从数据中提取局部的空间特征，特别是在处理具有局部依赖关系的时序数据时，CNN能够通过卷积操作捕捉局部时间窗口内的重要模式。长短期记忆网络能够捕捉数据中的长期依赖关系，适用于需要记忆历史状态的时序任务。LSTM通过特殊的门控机制解决了传统RNN（递归神经网络）中梯度消失或梯度爆炸的问题，能够有效地处理长序列数据。
基于pytorch框架实现多特征CNN-LSTM时间序列预测python源码+数据集
10-29
基于pytorch框架实现多特征CNN-LSTM时间序列预测python源码+数据集，含有代码注释，满分大作业资源，新手也可看懂，期末大作业、课程设计、高分必看，下载下来，简单部署，就可以使用。该项目可以作为课程设计期末大...
CNN、RNN用于时间序列预测的代码接口和数据格式详解(pytorch)
m0_37412775的博客
12-28 4795
网上对时序问题的代码详解很少，这里自己整理对CNN和RNN用于时序问题的代码部分记录，便于深入理解代码每步的操作。 一、1D-CNN 1. Conv1d的接口 class torch.nn.Conv1d(in_channels, out_channels, kernel_size, stride=1, padding=0, dilation=1, groups=1, bias=True) in_channels (int)：输入通道数，在时间序列背景下即为输入序列的元数，或称为特征数。 out_channe
lstm-单变量-单时间步-pytorch（多时间步采用滚动预测）
ww596520206的博客
09-24 4012
使用lstm做时间序列，输入为每个月份的乘客数量，用过去N个月份的数量，预测未来M个月份的数量。思路：用1-12个月的数据预测第13个月，然后将第13个月作为输入，用2-13个月的数据预测第14个月的数据。使用pytorch完成，数据见。
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RNN 的基本原理+pytorch代码
qq_36760793的博客
09-12 4783
RNN原理及pytorch代码解析,RNN的优势为可以利用过去的数据来推测当前数据的理解方式，但是由于RNN的参数是共享的，每一时刻都会由前面所有的时刻共同决定，这是一个相加的过程，这样的话就有个问题，当距离过长了，计算前面的导数时，最前面的导数就会消失或者爆炸，当但是当前时刻的整体梯度并不会消失，因为t时刻隐藏单元的值是1、2…且由于权值共享，所以整体的梯度还是会更新，通常在RNN中说的梯度消失是指后面的信息用不到前面的信息了。
【PyTorch】深度学习实践之 RNN基础篇——实现RNN
zoetu
08-19 1万+
深度学习实践之 RNN基础篇——实现RNN，one-hot向量、LSTM，GRU
PyTorch学习系列教程：循环神经网络【RNN】
AAI666666的博客
02-10 3368
注：RNN既用于表达循环神经网络这一类网络，也用于表达标准RNN模块。
pytorch入门10--循环神经网络（RNN）
qq_51476492的博客
03-15 3018
RNN
RNN详解及 pytorch实现
shaodongheng的博客
06-30 4970
文章目录RNN标准RNN代码 RNN 标准RNN 在PyTorch中的调用也非常简单，使用 nn.RNN（）即可调用，下面依次介绍其中的参数。 RNN() 里面的参数有 input_size 表示输入 xt 的特征维度 hidden_size 表示输出的特征维度 num_layers 表示网络的层数 nonlinearity 表示选用的非线性激活函数，默认是 ‘tanh’ bias 表示是否使用偏置，默认使用 batch_first 表示输入数据的形式，默认是 False，就是这样形式，(seq, b
PyTorch 循环神经网络（RNN）
最新发布
qq_25502783的博客
04-11 1274
循环神经网络（Recurrent Neural Networks, RNN）是一类神经网络架构，专门用于处理序列数据，能够捕捉时间序列或有序数据的动态信息，能够处理序列数据，如文本、时间序列或音频。RNN 在自然语言处理（NLP）、语音识别、时间序列预测等任务中有着广泛的应用。RNN 的关键特性是其能够保持隐状态（hidden state），使得网络能够记住先前时间步的信息，这对于处理序列数据至关重要。
深度学习pytorch——RNN从表示到原理、应用、发展、实战详细讲解（终结）
2201_76139143的博客
04-07 2176
RNN全称为Recurrent Neural Network，中文名字“循环神经网络”。具体是什么，往下看：当我们去做一个情感分析的时候，会尝试去评价一个句子是积极的还是消极的，先让我们以CNN的角度来看：现在我们要分析I hate this boring movies这句话是消极的，还是积极的，我们将此句话使用一个[5, 100]的序列来表示，其中5表示一共有5个单词，100表示每个单词使用100个维度来表示。
Python+PyTorch实现CNN和LSTM中文分词项目源码
3. 模型构建（build）：使用PyTorch框架中的LSTM和CNN构建序列标注模型。LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），能够处理和预测序列数据中的长期依赖关系；而CNN能够提取序列中的局部特征。构建过程中，会计算模型的...
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