### RoNIN LSTM 的实现与复现
#### 1. 环境准备
为了成功复现 RoNIN LSTM，需先设置合适的开发环境。确保安装了 Python 和必要的库，如 PyTorch 或 TensorFlow。RoNIN 支持自定义数据加载器，这使得开发者可以利用自己的数据集进行训练和测试[^4]。
#### 2. 数据预处理
在构建 LSTM 模型之前，需要准备好用于训练的数据。对于 RoNIN 来说，这意味着要收集带有标注的人体运动轨迹数据。每条记录应包含时间戳以及对应时刻的身体朝向角度（以正弦和余弦表示）。这种特定形式的输出设计有助于提高模型预测精度[^1]。
```python
import numpy as np
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
class CustomDataset(Dataset):
def __init__(self, data_file):
self.data = np.load(data_file)
def __len__(self):
return len(self.data)
def __getitem__(self, idx):
sample = {
'input': self.data[idx]['features'],
'label': [
np.sin(self.data[idx]['angle']),
np.cos(self.data[idx]['angle'])
]
}
return sample
```
#### 3. 构建 LSTM 模型架构
接下来就是搭建 LSTM 层级结构。这里选择去掉集成层版本的 RoNIN LSTM 架构，并使其能够输出代表身体方向的角度值 (x,y) 对，其中 x=sin(θ), y=cos(θ)。
```python
import torch.nn as nn
class RoninLSTM(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_dim):
super(RoninLSTM, self).__init__()
self.hidden_size = hidden_size
self.num_layers = num_layers
self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True)
self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_dim)
def forward(self, x):
h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(x.device)
c0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(x.device)
out, _ = self.lstm(x, (h0,c0))
out = self.fc(out[:, -1, :])
return out
```
#### 4. 训练过程配置
完成上述准备工作之后就可以开始编写训练脚本了。此部分涉及损失函数的选择、优化算法设定等内容。由于目标是回归问题，均方误差(MSE Loss)是一个合理的选择；而对于参数更新，则推荐使用 Adam Optimizer。
```python
model = RoninLSTM(input_size=..., hidden_size=..., num_layers=..., output_dim=2)
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=...)
for epoch in range(num_epochs):
for i, batch_data in enumerate(train_loader):
inputs = batch_data['input'].float().to(device)
labels = torch.tensor(batch_data['label']).float().to(device)
outputs = model(inputs)
loss = criterion(outputs, labels)
optimizer.zero_grad()
loss.backward()
optimizer.step()
if (i+1)%log_interval==0:
print(f'Epoch [{epoch}/{num_epochs}], Step [{i+1}/{n_total_steps}], Loss: {loss.item():.4f}')
```
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