pytorch实现GRU / 张生荣

Pytorch实现LSTM和GRU示例

为了解决传统RNN无法长时依赖问题,RNN的两个变体LSTM和GRU被引入. LSTM Long Short Term Memory,称为长短期记忆网络,意思就是长的短时记忆,其解决的仍然是短时记忆问 ...

默认只返回最后一个state,所以一次输入一个step的input # coding=UTF-8 import torch import torch.autograd as autograd # to ...

相比于2018年,在ICLR2019提交论文中,提及不同框架的论文数量发生了极大变化,网友发现,提及tensorflow的论文数量从2018年的228篇略微提升到了266篇,keras从42提升到56 ...

model.py: #!/usr/bin/python # -*- coding: utf-8 -*- import torch from torch import nn import numpy a ...

如何对loss进行mask pytorch官方教程中有一个Chatbot教程,就是利用seq2seq和注意力机制实现的,感觉和机器翻译没什么不同啊,如果对话中一句话有下一句,那么就把这一对句子加入模型 ...

主要记录两种不同的beam search版本版本一使用类似层次遍历的方式进行搜索,用队列进行维护,每次循环对当前层的所有节点进行搜索,这些节点每个分别对应topk个节点作为下一层候选节点,取所有候 ...

pytorch实现变长输入的rnn分类输入数据是长度不固定的序列数据,主要讲解两个部分 1.Data.DataLoader的collate_fn用法,以及按batch进行padding数据 2.pa ...

目录 1. 引言 2. 模型结构 3. 计算模型的 FLOPs 3.1. tensorflow 1.12.0 3.2. tensorflow 2.3.1 3.3. pytorch 1.10.1+cu1 ...

nn.RNN(input_size, hidden_size, num_layers=1, nonlinearity=tanh, bias=True, batch_first=False, dropo ...

目录 1. 引言 2. 模型结构 3. 计算模型的 FLOPs 3.1. tensorflow 1.12.0 3.2. tensorflow 2.3.1 3.3. pytorch 1.10.1+cu1 ...

前言最近使用PyTorch感觉妙不可言,有种当初使用Keras的快感,而且速度还不慢.各种设计直接简洁,方便研究,比tensorflow的臃肿好多了.今天让我们来谈谈PyTorch的预训练,主要是自 ...

前言这篇文章算是论坛PyTorch Forums关于参数初始化和finetune的总结,也是我在写代码中用的算是"最佳实践"吧.最后希望大家没事多逛逛论坛,有很多高质量的回答. ...

本文实例为大家分享了Pytorch入门之mnist分类的具体代码,供大家参考,具体内容如下 #!/usr/bin/env python # -*- coding: utf-8 -*- __author ...

有时候我们训练了一个模型, 希望保存它下次直接使用,不需要下次再花时间去训练 ,本节我们来讲解一下PyTorch快速搭建神经网络及其保存提取方法详解一.PyTorch快速搭建神经网络方法先看实验代 ...

本文介绍了PyTorch上搭建简单神经网络实现回归和分类的示例,分享给大家,具体如下: 一.PyTorch入门 1. 安装方法登录PyTorch官网,http://pytorch.org,可以看到以 ...

一.卷积神经网络卷积神经网络(ConvolutionalNeuralNetwork,CNN)最初是为解决图像识别等问题设计的,CNN现在的应用已经不限于图像和视频,也可用于时间序列信号,比如音频信号 ...

一.PyTorch批训练 1. 概述 PyTorch提供了一种将数据包装起来进行批训练的工具--DataLoader.使用的时候,只需要将我们的数据首先转换为torch的tensor形式,再转换成to ...

写在前面: 请参考之前的文章安装好CentOS.NVIDIA相关驱动及软件.docker及加速镜像. 主机运行环境 $ uname -a Linux CentOS 3.10.0-514.26.2.el ...

首先了解一下需要的几个类所在的package from torchvision import transforms, datasets as ds from torch.utils.data impo ...