【PyTorch】PyTorch进阶教程三

最新推荐文章于 2025-03-26 21:57:35 发布
最新推荐文章于 2025-03-26 21:57:35 发布
阅读量9k 收藏 21
点赞数 6
分类专栏： PyTorch 文章标签： 深度学习 PyTorch LSTM
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/q295684174/article/details/79043985
版权
这篇PyTorch进阶教程聚焦于LSTM的使用。内容包括LSTM的参数解释，如输入和隐藏状态的维度，以及如何在PyTorch中实现LSTM模型。示例中提到，在MNIST数据集上，仅用2个epoch就能实现约97%的准确率。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

最低0.47元/天 解锁文章
基于Pytorch+LSTM实现一元单步时间序列预测（保姆级教程）
Ri-yao的博客
06-17 3965
基于Pytorch+LSTM实现一元单步时间序列预测的保姆级教程，涵盖模型如何搭建、数据如何加载以及模型训练等相关技巧，更是包含各部分的详细代码！
使用Pytorch从零开始构建LSTM
GarryWang1248的博客
11-23 9758
虽然 LSTM 是一种 RNN，其功能与传统 RNN 类似，但它的门控机制使其与众不同。该功能解决了 RNN 的“短期记忆”问题。从图中我们可以看出，差异主要在于 LSTM 保存长期记忆的能力。这在大多数自然语言处理 (NLP) 或时间序列和顺序任务中尤其重要。例如，假设我们有一个网络根据给我们的一些输入生成文本。文章开头提到作者有一只“名叫克里夫的狗”。在其他几个没有提到宠物或狗的句子之后，作者再次提到了他的宠物，模型必须生成下一个单词“但是，克里夫，我的宠物____”。
【深度学习基础 2】 PyTorch 框架
最新发布
yewanyuan的博客
03-26 1477
PyTorch 是由 Facebook 开发的开源深度学习框架，以动态计算图（Dynamic Computational Graph）著称，允许在运行时即时定义和修改模型结构，便于调试和研究。它支持 GPU 加速，并拥有丰富的生态系统，适用于自然语言处理、计算机视觉等众多领域。
LanguageModel-using-Attention:LSTM网络中使用Attention的Pytorch基本语言模型的实现
04-30
语言模型使用注意 LSTM网络中使用Attention的Pytorch基本语言模型的实现 介绍 该存储库包含用于基本语言模型的代码，以在给定上下文的情况下预测下一个单词。 使用的网络体系结构是具有Attention的LSTM网络。 句子的长度可以是可变的，可以通过在序列中填充其他步骤来注意这一点。 该模型使用Capwell Wyckoff撰写的《伍德克雷斯特的默瑟男孩》一书中的文字进行训练，该书可从。 来自其他来源的任何其他电子书或txt也可以用于培训网络。 设置 该存储库与python 2兼容。 请按照上概述的说明安装PyTorch（Python2）。 所需的python软件包是nltk ，可以使用pip安装。 数据 下载在任何可用的电子书在.txt格式。 创建一个新的目录data并将txt文件存储在其中。 也可以使用任何其他文本源。 处理数据 首先对txt文件进行预处理，以删除一些
PyTorch之—循环层，RNN，LSTM
红叶谷 wsp_1138886114的博客
01-29 3468
文章目录RNN 循环神经网络 参数详解LSTM 长短期记忆网络 参数详解小案例使用LSTM对文本进行词性标注 RNN 循环神经网络 参数详解 class torch.nn.RNN( args, * kwargs) 将一个多层的 Elman RNN，激活函数为tanh或者ReLU，用于输入序列。 对输入序列中每个元素，RNN每层的计算公式为 ht=tanh⁡(wihxt+bih+whhht−...
Pytorch-LSTM+Attention文本分类
nic's blog
11-26 2688
https://www.cnblogs.com/douzujun/p/13511237.html
Pytorch入门到进阶视频教程下载（2020最新）.rar
09-19
分享一套Pytorch入门到进阶的视频教程，非常棒的一套Pytorch视频教程，课程是2020年录制，最新版本，完整版15章，附源码；本课程将算法、模型和基础理论知识进行有机结合，结合多个不同的CV与NLP实战项目，帮助大家...
深度学习与PyTorch入门实战教程-PyTorch基础教程-PyTorch进阶教程
07-28
5.PyTorch进阶教程 4.PyTorch基础教程 3.回归问题 2.开发环境安装 17.【选看】Numpy实战BP神经网络 16.【选看】人工智能发展简史 15.【选看】Ubuntu开发环境安装 14.对抗生成网络GAN 13.自编码器Auto-...
PyTorch深度学习进阶教程：性能优化与实践方法
本视频教程是PyTorch深度学习系列教程的第二部分，旨在进一步深化学习者对PyTorch的理解，并提升使用PyTorch进行深度学习项目的能力。接下来，我们将详细探讨本教程所涵盖的关键知识点。 ### PyTorch 基础 1. **...
深度学习PyTorch极简入门PDF教程1
08-03
【深度学习PyTorch极简入门PDF教程1】 深度学习是一种机器学习的分支，它主要依赖于多层的神经网络架构来实现复杂的学习任务。在深度学习中，这些多层的神经网络通过逐层处理输入数据，从底层的简单特征到高层的...
PyTorch入门到进阶实战笔记一（慕课网）
苣篛
03-22 1860
笔记一PyTorch入门基础串讲PyTorch的基本概念TensorVariable（autograd）nn.ModuleTensor与机器学习的关系Tensor的类型Tensor的创建Tensor创建编程实例Tensor的属性稀疏的张量Tensor的算术运算加法运算减法运算乘法运算除法运算矩阵运算幂运算开方运算对数运算in-place的概念和广播机制in-place操作广播机制Tensor的取整/取余运算Tensor的比较运算/排序Tensor的三角函数Tensor中其他的数学函数``torch.sign
pytorch实现用CNN和LSTM对文本进行分类方式
09-18
今天小编就为大家分享一篇pytorch实现用CNN和LSTM对文本进行分类方式，具有很好的参考价值，希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧
lstm_attention文本分类代码
11-07
lstm+attention在文本分类中的python代码文件，，，，，
pytorch实现LSTM+Attention文本分类
热门推荐
杂文集
07-05 2万+
直接看模型部分代码。 class BiRNN(nn.Module): def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, num_hiddens, num_layers): super(BiRNN, self).__init__() self.word_embeddings = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim) self.word_embeddings = self.
pytorch搭建lstm（lstm+attention），gru网络
weixin_44819138的博客
02-07 6366
1、使用pytorch构建RNN实现多属性时间序列预测 示例 2、【pytorch】用 GRU 做时间序列预测 3、ps：来自莫凡大神 4、from hichenway
Pytorch实现标准RNN、LSTM和GRU
ZongXS的博客
07-05 1177
标准RNN 先给出标准RNN的示意图，如下图所示： 从图中可以看到在标准RNN的内部网络中，计算公式为：ht=tanh(wih∗xt+bih+whh∗ht−1+bhh)h_t=tanh(w_{ih}*x_t+b_{ih}+w_{hh}*h_{t-1}+b_{hh})ht​=tanh(wih​∗xt​+bih​+whh​∗ht−1​+bhh​) 在Pytorch中的调用也非常简单，只需nn.RNN()nn.RNN()nn.RNN()即可。 下面介绍其中的参数。 input_size表示输入xtx_txt​的
PyTorch：LSTM+CNN实现时间序列预测
走向CTO的路上...
12-30 1675
长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）和卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）的结合可以有效地应用于时间序列预测任务。LSTM能够捕捉时间序列中的长期依赖关系，而CNN则擅长从局部数据中提取特征，两者结合能够提高预测性能。LSTM与CNN结合的模型能够充分利用两者的优势，在时间序列预测任务中展现出色的性能。其应用场景广泛，包括金融、气象等多个领域。本文介绍了LSTM与CNN的基本原理，并通过PyTorch提供了具体实现代码。
超全总结！Pythorch 构建Attention-lstm时序模型 ！！
fengdu78的博客
06-22 2334
核心点：使用PyTorch框架构建一个基于Attention机制的 LSTM 模型来处理时序数据。废话不多说，首先呢，今天和大家聊一个小案例：使用PyTorch构建Attention-LSTM时序模型！！时序数据分析在预测未来事件、检测异常、识别模式等领域中广泛应用。因此，下面将详细介绍如何使用PyTorch框架构建一个基于Attention机制的LSTM（长短期记忆网络）模型来处理时序数据。原理...
评论
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值