使用 PyTorch 实现 LSTM 神经网络

本文介绍了如何使用 PyTorch 实现一个简单的 LSTM 神经网络,涉及 Penn Treebank 数据集的使用,以及模型训练和测试过程。

使用 PyTorch 实现 LSTM 神经网络

长短时记忆网络 (LSTM) 是一种常见的循环神经网络,被广泛应用在自然语言处理和时间序列预测等领域。在 PyTorch 中实现 LSTM 神经网络非常简单,本文将介绍如何使用 PyTorch 实现一个简单的 LSTM 网络。

本文所使用的数据集为 Penn Treebank,它是一个常用的文本数据集,包含了约10万个单词的语料库。我们将使用该数据集来训练和测试我们的 LSTM 模型。

首先,导入必要的 Python 库和准备数据集:

import torch
import torch.nn as nn
from torch.autograd import Variable
import numpy as np

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