pytorch rnn lstm

最新推荐文章于 2024-07-13 13:25:22 发布
原创 最新推荐文章于 2024-07-13 13:25:22 发布 · 219 阅读 · 0 ·
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本文深入探讨了使用PyTorch实现的序列到序列(Seq2Seq)网络在机器翻译任务中的应用，详细讲解了编码器-解码器架构、注意力机制以及训练过程。通过实例演示，读者可以了解到如何构建和优化自己的翻译模型。
NASA和CALCE 锂电池数据集基于Pytorch的RNN LSTM GRU 寿命预测源码+说明文档
06-05
NASA和CALCE 锂电池数据集基于Pytorch的RNN LSTM GRU 寿命预测源码+说明文档NASA和CALCE 锂电池数据集基于Pytorch的RNN LSTM GRU 寿命预测源码+说明文档NASA和CALCE 锂电池数据集基于Pytorch的RNN LSTM GRU 寿命预测...
Pytorch使用 LSTM RNN 的词级语言建模代码.zip
08-13
本文件“Pytorch使用 LSTM RNN 的词级语言建模代码.zip”应该包含了一个使用PyTorch实现的LSTM进行词级语言建模的示例。 首先，我们要理解LSTM的工作原理。LSTM是一种特殊的RNN，设计用于解决传统RNN在处理长期依赖...
pytorch RNN&LSTM
WenbinYao&YouweiHu
02-07 523
最近几天把花书上RNN一节给看完了。然后到网上搜了一个LSTM的例子，依葫芦画瓢跑了一下，对RNN&LSTM应该说也是有了一个大致的了解，今天就来记录一下。 RNN介绍 RNN主要是被设计出来用来对序列数据进行建模的。 上图是经典的RNN的模型，对模型进行一个输入x，然后在隐藏单元同时有一个x输入和ht−1h_{t-1}ht−1​分别和权重相乘再激活函数作用下就得到了hth_tht​，h...
libtorch (pytorch c++) 教程（六）
AllentDan的博客
03-29 1300
文章目录模型简介编码器——ResNetBlock搭建ResNet主体搭建前向传播及特征提取U-Net解码U-Net整体设计 本章简要介绍如何如何用C++实现一个语义分割器模型，该模型具有训练和预测的功能。本文的分割模型架构使用简单的U-Net结构，代码结构参考了qubvel segmentation中的U-Net部分，该项目简称SMP，是基于pytorch实现的开源语义分割项目。本文分享的c++模型几乎完美复现了python的版本。 模型简介 简单介绍一下U-Net模型。U-Net模型的提出是在医学图像分割
libtorch (pytorch c++) 教程（三）
浩瀚之水的专栏
05-12 955
基本模块搭建 模块化编程的思想非常重要，通过模块化编程可以大幅减少重复的敲代码过程，同时代码可读性也会增加。本章将讲述如何使用libtorch搭建一些MLP和CNN的基本模块。 MLP基本单元 首先是线性层的声明和定义，包括初始化和前向传播函数。代码如下： class LinearBnReluImpl : public torch::nn::Module{ public: LinearBnReluImpl(int intput_features, int output_features);
libtorch (pytorch c++) 教程（八）
AllentDan的博客
05-05 801
这是个教程总结，libtorch教程一共八章，主要是实现了c++版本的分类，分割和检测工具吧。这对一些需要C++/C#/Java做项目的同志来说，想必是大大的福音了。 由于代码全程几乎手敲，不像现在许多python项目，可以直接从其他地方CV(ctr C + ctr V)过来，同时c++项目debug起来比python麻烦很多，光是项目大了以后编译一次都耗时很久…算不上诉苦，只能说干c++的都是脏活，让人头秃????‍????。 不过现在深度学习相关的岗位，尤其是CV岗，python的HC真的不多，大厂还好
caffe模型转pytorch---LSTM
无左无右的博客
11-24 1382
之前完成了几个网络的caffe转pytorch。 refinenet https://www.cnblogs.com/yanghailin/p/13096258.html refinedet https://www.cnblogs.com/yanghailin/p/12965695.html 上面那个是提取caffe权重然后转libtorch，下面是直接对应的pytorch版本转li...
pytorch利用LSTM实现对股票进行多变量多步预测
09-10
LSTM是一种特殊的循环神经网络（RNN），设计用于解决传统RNN在处理长期依赖问题时的梯度消失或爆炸问题。LSTM通过门控机制（输入门、遗忘门和输出门）来控制信息的流动，从而更好地保留和遗忘长期历史信息。 1. **...
pytorch-pytorch之LSTM
最新发布
wyw0000的博客
07-13 693
pytorch之LSTM
pytorch-sentiment-analysis-classification:情感分析分类的PyTorch教程（RNN，LSTM，Bi-LSTM，LSTM + Attention，CNN）
05-24
情感分析分类 先决条件 安装依赖项 pip install -r requirements.txt 安装Spacy英语数据 python -m spacy download en 框架 火炬 数据集 Cornell MR（电影评论）数据集...RNN LSTM 双LSTM LSTM +注意 有线电视新闻网
libtorch-win-shared-with-deps-1.4.0.zip
03-11
自己以for循环展开torch::lstm_cell写的inference，OMP_NUM_THREADS=4的情况下只比torch::lstm慢一点点，前者约为16ms，后者约为19ms(这里lstm cell的输入=256，输出=1024，序列长度为80)。细微的差距大概和torch::lstm一次性算完matmul_ih，仅在时间步以for循环计算matmul_hh有关。比起python + script jit，直接以libtorch c++ api来搭建常用模型基本上几乎没有overhead，写起来也和python差不多。后面考虑给for循环展开的lstm的版本加入zoneout，或
在Python中使用LSTM和PyTorch进行时间序列预测
大数据部落
10-29 1万+
原文链接：http://tecdat.cn/?p=8145 顾名思义，时间序列数据是一种随时间变化的数据类型。例如，24小时内的温度，一个月内各种产品的价格，一年中特定公司的股票价格。诸如长期短期记忆网络（LSTM）之类的高级深度学习模型能够捕获时间序列数据中的模式，因此可用于对数据的未来趋势进行预测。在本文中，您将看到如何使用LSTM算法使用时间序列数据进行将来的预测。 数据集......
pytorch c++ LSTM
luolinll1212的专栏
01-09 1206
代码 #include <torch/script.h> #include <ATen/ATen.h> #include <torch/nn/module.h> #include <torch/nn/modules/batchnorm.h> #include &
pytorch中lstm参数与案例理解。
热门推荐
wangwangstone的博客
05-17 6万+
lstm里，多层之间传递的是输出ht ，同一层内传递的细胞状态（即隐层状态） 看pytorch官网对应的参数nn.lstm(*args，**kwargs)， 默认传参就是官网文档的列出的列表传过去。对于后面有默认值（官网在参数解释第一句就有if啥的，一般传参就要带赋值号了。） 官网案例对应的就是前三个。input_size，hidden_size，num_layers Parmerters...
深度学习之pytorch（六）
wzw的博客
08-18 315
自然语言处理的应用 一般来说，循环神经网路目前在自然语言处理上面的应用最为火热。 1.词嵌入 他也被称为词向量，他的意思就是，对于每个词，可以使用一个高维向量去表示它，这里高维向量和one-hot的区别在于，这个向量不是0和1的形式，向量的每个位都是一些实数，并且这些实数隐含这个单词的某种属性。 词嵌入在PyTorch中的实现 N Gram模型 他的作用就是在于用前面几个词来预测这些词后面的一个单词，但是他有一个缺点，就是这个公式的参数空间过大，为了解决这问题，就需要引入马尔科夫假设，也就是说这个单词只和
Pytorch学习笔记-LSTM
qq_45363979的博客
08-20 1261
目录1. LSTM原理1.1 Recurrent Neural Network1.2 LSTM Network1.3 The Core Idea Behind LSTMs1.4 三个门控开关1.4.1 LSTM：Forget gate1.4.2 LSTM：Input gate and Cell state1.4.3 LSTM：Output gate1.5 LSTM如何解决梯度消失2. LSTM Layer使用3. 感情分类实战4. Reference 1. LSTM原理 1.1 Recurrent Neur
Pytorch学习笔记(3)——从0实现RNN情感分析
LiQZ的博客
10-20 2866
本文从0实现了用torch做基于RNN的情感分析。代码已上传到Github，链接为：https://github.com/Balding-Lee/torch-sentiment-analysis-based-on-RNN。但是效果并不是特别好，有可能是数据问题，也有可能是代码问题。如果是代码问题，欢迎指教。 目录1 任务描述2 数据处理2.1 词语数目确定2.2 未知词词向量给定2.3 词嵌入3 模型训练3.1 RNN3.2 k折交叉验证3.3 获得准确率3.4 训练 1 任务描述 我的任务目标是采用t.
基于PyTorch的LSTM长短时记忆网络实现MNIST手写数字
Jaster_wisdom的专栏
04-12 9053
本篇博客主要介绍在PyTorch框架下，基于LSTM实现手写数字的识别。在介绍LSTM长短时记忆网路之前，我先介绍一下RNN(recurrent neural network)循环神经网络.RNN是一种用来处理序列数据的神经网络，序列数据包括我们说话的语音、一段文字等等。它的出现是为了让网络自己有记忆能力，每个网络模块把信息传给下一个模块，它的网络结构如下：对于输入的一段序列数据（X1,X2,X3...
基于Pytorch的RNN LSTM GRU锂电池寿命预测模型源码解析
资源摘要信息: "NASA和CALCE锂电池数据集基于Pytorch的RNN LSTM GRU寿命预测源码+使用说明文档.zip" 提供了一套完整的机器学习项目框架，主要针对锂电池寿命预测进行研究。文档中介绍了如何利用Pytorch这一深度学习...
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