LSTM的pytorch实现

好的,关于使用 PyTorch 实现 LSTM,你可以按照以下步骤进行: 1. 导入 PyTorch 库和其他必要的库: ```python import torch import torch.nn as nn ``` 2. 定义 LSTM 模型: ```python class LSTM(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size): super(LSTM, 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_size) def forward(self, x): h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(device) c0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(device) out, _ = self.lstm(x, (h0, c0)) out = self.fc(out[:, -1, :]) return out ``` 其中,`input_size` 表示输入数据的特征数,`hidden_size` 表示 LSTM 隐藏层的大小,`num_layers` 表示 LSTM 层数,`output_size` 表示输出数据的大小。 3. 定义损失函数和优化器: ```python criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate) ``` 其中,`CrossEntropyLoss()` 是交叉熵损失函数,`Adam()` 是一种常用的优化器。 4. 训练模型: ```python for epoch in range(num_epochs): for i, (images, labels) in enumerate(train_loader): images = images.reshape(-1, sequence_length, input_size).to(device) labels = labels.to(device) outputs = model(images) loss = criterion(outputs, labels) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() if (i+1) % 100 == 0: print('Epoch [{}/{}], Step [{}/{}], Loss: {:.4f}' .format(epoch+1, num_epochs, i+1, total_step, loss.item())) ``` 其中,`train_loader` 是训练数据的 DataLoader,`sequence_length` 表示序列长度,`total_step` 表示总共的步数。 5. 测试模型: ```python with torch.no_grad(): correct = 0 total = 0 for images, labels in test_loader: images = images.reshape(-1, sequence_length, input_size).to(device) labels = labels.to(device) outputs = model(images) _, predicted = torch.max(outputs.data, 1) total += labels.size(0) correct += (predicted == labels).sum().item() print('Accuracy of the model on the test images: {} %'.format(100 * correct / total)) ``` 其中,`test_loader` 是测试数据的 DataLoader。
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