源码学习pytorch的RNN

最新推荐文章于 2024-03-08 16:42:45 发布
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PyTorch RNN的原理及其手写复现。
zik的博客
05-18 2123
先给出代码的实现（包括官方API和手动实现）然后逐步介绍RNN的优缺点，应用场景等。在看代码之前有必要了解输入输出有哪些，以及他们的特性。参数：（实例化时候可以传入的参数）input_size- 输入 x 中预期特征的数量。- 隐藏状态h的特征数。num_layers- 循环层数。例如，设置意味着将两个 RNN 堆叠在一起形成堆叠式 RNN，第二个 RNN 接收第一个 RNN 的输出并计算最终结果。1- 使用的非线性。可以是tanh或relu。tanhbias- 如果为False。
pytorch 实现rnn
qq_40107571的博客
06-29 1497
pytorch 实现rnn
RNN介绍及Pytorch源码解析
touxing777的博客
12-14 1343
首先，RNN模型所对应的源码在：\PyTorch\Lib\site-packages\torch\nn\modules\RNN.py文件中。当batch_size == Ture时，输入的维度一般为（batch_size * seq_len * emb_dim）。其中output的维度为（batch_size * seq_len * hidden_size *bidirectional表示RNN是双向还是单向的，单向为1，双向为2。输入分为input和h_0，当没有提供h_0的时候，h_0默认为0。
pyTorchRNN
03-19
pyTorchRNN 开始使用RNN的另一个演示...
读PyTorch源码学习RNN
Huiyu Blog
08-01 593
torch.nn.RNN，实现的是Jeffrey Elman在1990年提出的simple recurrent neural network (SRNN)，它还有一个更为广泛的称呼：Elman network。 torch.nn.LSTM,实现的是1997年的LSTM torch.nn.GRU,实现的是2014年的GRU RNN、LSTM、GRU，都继承了相同的基类RNNBase，并且三者只在构造...
rnn_pytorch_RNN_
09-30
在pytorch上通过RNN实现mnist手写数字识别
RNN实现源码
04-29
RNN的实现源码
Pytorch / RNN经典案例代码解析
zhou_yh_的博客
01-30 962
RNN实现原理可参考。
pytorch 中RNN接口参数
最新发布
weixin_42924890的博客
03-08 930
torch中RNN接口参数说明
pytorch实现RNN循环神经网络
m0_71145378的博客
10-25 3994
一、概述循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN）是一类以（sequence）数据为输入，在序列的演进方向进行（recursion）且所有节点（循环单元）按链式连接的（recursive neural network），通过网络的内部结构捕捉序列之间的模式特征，一般也是以序列形式输出。RNN(Recurrent Neural Network) 是带有循环的神经网络。假设我们有一组向量，通过假设函数$H$解释代表时间量，是非线性函数，相对应的是每次循环的输出。
深度学习入门pytorch 教程 源代码
06-18
chapter2_PyTorch-Basics chapter3_NN chapter4_CNN chapter5_RNN chapter6_GAN chapter7_RL chapter8_PyTorch-Advances chapter9_Computer-Vision chapter10_Natural-Language-Process
RNN与LSTM源代码
12-18
消费者请注意，本资源是分别用RNN(循环神经网络)和LSTM(长短记忆网络)编写的MATLAB的案例，内部RNN.m和LSTM.m文件程序可以直接运行，内部已包含所需功能函数，如过不能直接运行请留言。
Pytorch实现RNN
qq_34714751的博客
01-02 5387
Pytorch实现RNN： 一、torch.nn.RNN() 1. 导入所需包 import torch from torch.autograd import Variable # 获取变量 from torch.utils import data # 获取迭代数 import torchvision from torchvision.datasets import mnist # 获取数据集 ...
Pytorch菜鸟入门（5）——RNN入门【代码】
EchoooZhang的博客
02-06 2187
Pytorch菜鸟入门（5）——RNN入门【代码】数据搭建RNNtorch.nn.Rnn输入输出值格式实验结果代码 本系列文章为小白针对Morvan的课程中Pytorch学习过程中理解和记录，用于自己复习回顾，可参考。 数据 用的是下图数据，已知数据输入的sin值，来预测cos值 import torch from torch import nn import numpy as np imp...
Pytorch源码理解: RNNbase LSTM
David's Tweet
04-10 2558
1.Packed_Sequence问题 根据pack之后的结果，是按照竖向方法存储，这使得我对packsequence输入的顺序正确性产生了理解问题，经过查询官方文档和内部实现后发现，这样的操作是使得并行化更为方便，同时也要更深刻的理解， RNN是按照time_step的方法来输入序列的，这样的排序使得处于同一个time_step的在内存空间上相互比邻，比如在第一个step，rnn知道每个...
PyTorch实现简单RNN算法示例
2301_81975613的博客
03-01 431
请注意，这个示例是一个简单的教学用例，实际应用中可能需要更复杂的模型结构和训练流程。此外，由于RNN的梯度消失或爆炸问题，可能需要特殊的技巧（如使用LSTM或GRU）来处理长序列。下面是一个使用PyTorch实现的简单RNN算法的示例。这个例子中，我们将创建一个基本的RNN模型，用于处理序列数据。模块，并在输出层使用了一个全连接层。我们使用均方误差损失函数来训练模型，并使用Adam优化器进行优化。在这个示例中，我们定义了一个简单的RNN模型，它接受一个维度为。的序列，输出一个维度为。
【Dual-Path-RNN-Pytorch源码分析】Segmentation
安安爸Chris的专栏
09-01 791
请参考Dual-Path-RNN-Pytorch的网络架构图。 这里我们单独把Segmentation部分拿来分析。 （文件:model_rnn.py） 到达Segmentation时，输入的张量维度为[B,N,L], 其中B为Batch Size， N为特征维度， L为特征长度。 主体函数 函数主体如下，输入首先做padding padding padding函数如下： 该函数主要做两件事 将最后一维（特征长度）对齐，即如果长度要与P（hop size）的整数倍对齐 将对齐后张量前后各补长度为P
【Pytorch】21. RNN代码分析
阿肉的笔记
04-16 5470
本节会学习用一个简单的RNN来做时间序列本节会学习用一个简单的RNN来做时间序列的预测。如图所示，给定一些输入数据，然后可以产生下一个事件的预测 我们会按照下面的步骤 First, we’ll create our data Then, define an RNN in PyTorch Finally, we’ll train our network and see how it performs 创建数据 import torch from torch import nn import nump
【Dual-Path-RNN-Pytorch源码分析】Dual_RNN_Block
安安爸Chris的专栏
09-03 1048
Dual_RNN_Block应该是整个网络中最重要的部分了。 这里，每一个Block相当于网络内部的一层 ，源码中默认设置4层Dual_RNN_Block。 每一个Dual_RNN_Block又分为intra_rnn（块内rnn）和inter_rnn（块间rnn） intra_rnn和inter_rnn是dual的灵魂，但是刚开始接触很难理解这个概念。 结合代码和原论文的配图，可以理解为对Dual_RNN_Block的3D上对K和S维度训练 输入张量 输入的张量shape为[B, N, K, S],
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