关于pytorch lstm的batch_first

最新推荐文章于 2025-03-19 16:20:27 发布
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文章标签： pytorch
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本文解释了当LSTM的batchfirst参数设为true时，输入和输出数据的batch维度会调整到第一维，而隐藏状态（hn）和细胞状态（cn）的batch仍保留在第二维。这有助于理解LSTM层内部的数据组织方式。

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lstm设置为batch first为true时，只有input和output的batch会在第一维，hn和cn的bacth仍然在第二维。

CG大魔王
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LSTM网络使用Batch Size
Mr数据杨
01-28 1万+
Batch Size 的设置对模型的训练和预测效果具有重要影响。通过灵活调整 Batch Size，可以在满足不同应用需求的前提下最大限度地提高模型性能。本文详细讨论了三种调整 Batch Size 的方案，并展示了在 LSTM 模型中实现这些方案的具体代码。
(done) 关于 pytorch 代码里常出现的 batch_first 到底是啥？
shimly123456的博客
05-14 554
TODO：here。
pytorch的LSTM层的batch first参数
Life_More_Charming的博客
12-14 1万+
DataLoader返回数据时候一般第一维都是batch，pytorch的LSTM层默认输入和输出都是batch在第二维。 如果按照默认的输入和输出结构，可能需要自己定义DataLoader的collate_fn函数，将batch放在第一维。 我一开始就是费了一些劲，捣鼓了半天。后来发现有batch first这个参数，将其设为True就可以将batch放在第一维。（其实一开始看文档的时候注意到了，但是后来写代码忘记它了，回过头来看的时候简直要气死！！） 还有就是使用这个参数的时候有一点要注意，看官方文档：
使用LSTM处理时序数据时，需要打乱数据吗，怎么分batchsize呢？
cda2024的博客
03-19 951
例如，一家大型企业可能同时关注自身的销售额、成本、市场份额等多个指标，这些指标不仅各自具有时序性，而且彼此之间还存在复杂的因果关系。我们可以构建一个多任务学习框架，其中LSTM分别负责对不同的时序指标进行建模，同时共享一部分底层的网络结构来捕捉它们之间的共性特征。对于像CDA数据分析师这样的专业人士来说，掌握多任务学习与LSTM处理时序数据相结合的方法，将有助于他们在金融、零售等行业中为企业提供更精准、全面的数据分析服务，助力企业在数字化转型过程中做出更好的决策。以及如何合理地设置batch size？
Pytorch lstm中batch_first 参数理解使用
weixin_42285430的博客
10-16 4185
可以选择permute函数解决: batch_x = batch_x.permute((1, 0, 2)) 此方式将一个批次内的shape从例子中的 [2,3] 转置为[3, 2] ，可以在不影响训练速度的原则下解决问题
PyTorch LSTM，batch_first=True对初始化h0和c0的影响
studyvcmfc的专栏
08-09 1491
PyTorch LSTM，batch_first=True对初始化h0和c0的影响 batch_first=True会对LSTM的输入输出的维度顺序有影响，但是对初始化h0和c0的维度顺序没有影响，也就是说，不管batch_first=True还是False，h0和c0的维度顺序都是： https://www.cnblogs.com/picassooo/p/13637140.html ...
pytorch中LSTM的输出的理解，以及batch_first=True or False的输出层的区别
学习笔记
04-23 9335
还记得寒假，我也纠结过这个问题，当时好像弄清楚了，感觉没什么问题，然后最近上手又感觉有点懵逼，赶紧记下来，免得以后忘记。 网上搜了很多，但是好像没有简单易懂的例子。 目录输出层or隐藏层？batch_first=True or False输出有什么区别？结论 输出层or隐藏层？ 首先，pytorch中LSTM的输出一般用到的是输出层和隐藏层这两个，另一个细胞状态，我没咋用过，就不讲了。 一般两种用法，要么将输出层全连接然后得出结果，要么用隐藏层全连接，然后得出结果，有学长说用隐藏层效果会好一点。两种用法应该
project2_pytorch实现lstm_
09-29
self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_size, num_classes) def forward(self, x): h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self....
PyTorch LSTM模型深度解析：参数设置全指南
fengbeely的博客
06-24 3406
本文主要依据，对其中的进行详细解释。
深入解析PyTorch：LSTM模型参数全解
lazycatlove的博客
06-19 4589
注意：1、对 nn.LSTM(10, 20, 2) 最后一个参数的理解。这是 2 个完整的 LSTM 串连，是 LSTM参数中 num_layers 的个数。上图，是一个完整的 LSTM。2 个LSTM的运作是，第一层的输出 h0 h1 h2 … ht，变成 第二层 LSTM 的 x0 x1 x2 … xt 输入。2、torch.randn(5, 3, 10) 数据中第一维度5（有5组数据，每组3行，每行10列），在整个模型中似乎没有看到在哪里处理了5次。整个模型也没有循环5次，它到哪了呢？
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 3976
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！
PyTorch LSTM的参数详解以及输出详解
Decennie的博客
07-31 2168
双向LSTM中 output, h_n, c_n 状态详解 LSTM详解(经典之作) class torch.nn.LSTM(*args, **kwargs) 参数列表 input_size：x的特征维度 hidden_size：隐藏层的特征维度 num_layers：lstm隐层的层数，默认为1 bias：False则bih=0和bhh=0. 默认为True batch_first：True则输入输出的数据格式为 (batch, seq, feature) dropout：除最后一层，每一层的输出都进行d
【深度学习填坑笔记1】nn.LSTM中设置 batch_first 为 True 后 output.is_continuous()为False
m0_58815430的博客
07-01 625
nn.LSTM()中设置参数batch_first=True后，对于一个内存连续的input，经过LSTM后得到的output变得内存不连续。
LSTM中的batch_size到底是什么
热门推荐
ch206265的博客
07-02 1万+
真正的LSTM输入数据并不是按照原始数据这样的顺序输入网络的， （数据太多，没展示完。。） 而是根据time_step=n将数据重构成下列形式进行输入的。这个案例中n=30，可以看到： 第一行数据就是按照t排列的前30条数据，y也就是预测值是第31条数据。依次类推…… """此为generate_data_by_n_days构建好的数据格式 c0 c1 c2 c3 ... c27 c28 c29 y.
对LSTM中每个batch都初始化隐含层的理解
Chauncey_Wang的博客
11-07 5567
不知道有没有人和我有一样疑惑 在LSTM相关的代码中，为什么每个batch都会将隐藏层重新初始化， 这样不会把以前训练出来的参数丢掉吗？？ 比如 代码来自GitHub 看了一些解释是h与c是状态，不是参数，每个batch中都需要初始化为0，LSTM 中的参数是W,b。 网络中训练的是参数，不是状态。 说真的。。。当时我没怎么看懂。。。 咨询了实验室的师兄后，我有了自己的理解 产生误解的主要原因是我对RNN和LSTM的结构理解不深入，我们通常看到RNN结构图基本都是这样的 ...
文本分类_acc分数异常
qq_25992377的博客
03-21 306
在照搬别人的参数时候，nn.LSMT中有一个参数，batch_first，对它设置了True，于是分数直接下降了70个点。查阅过之后，发现是nn.LSTM中的batch_first是指它接受输入时，会将第一维的位置，认为是batch。为了验证写了一个小例子。 为了方便观察，设置了batch为4，句子最长长度为11 读入数据 file_path="E:/study_series/2020_3_dat...
用最通俗的方式理解LSTM和重要参数
weixin_60360239的博客
04-01 3651
LSTM---长短期记忆递归神经网络是一个非常常用的神经网络，其特点在于该网络引入了长时记忆和短时记忆的概念，因而适用于一些有着上下文语境的回归和分类，诸如温度预测或是语义理解。从利用pytorch来构造模型的角度来看，该模型相比于一般的模型会有一些不同的地方，尤其是在参数的设置上，本文尝试以一个相对通俗的方式来解释本人的一些理解。
RNN和LSTM中batchsize和timestep的区别是什么?
空字符
05-12 1万+
RNN和LSTM中batchsize和timestep的区别是什么？ 首先需要明确的概念是：batchsize指的是一次喂入网络的样本数，属于样本数量上的概念；而timestep指的是每个样本内包含有多少个时刻（步长），属于每个样本内部的概念。既然题主提出了这样的疑问，说明对于LSTM的细节之处尚有困惑之处，因此下面先大致说一下一个RNN和LSTM单元内部的参数情况，再以基于LSTM的MINIST手写体分类这个例子来说明。 1 RNN和LSTM单元到底长啥样 1.1 RNN单元 以tensorflow中的实
pytorch_bert_bilstm_crf_ner
最新发布
03-26
self.lstm = nn.LSTM(self.lstm_input_dim, lstm_hidden_dim // 2, bidirectional=True, batch_first=True).to(device) # 将 LSTM 输出映射到标签空间 self.fc = nn.Linear(lstm_hidden_dim, num_labels).to...
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