pytorch下lstm回归预测 / 张生荣

Pytorch 如何实现LSTM时间序列预测

开发环境说明: Python 35 Pytorch 0.2 CPU/GPU均可 1.LSTM简介人类在进行学习时,往往不总是零开始,学习物理你会有数学基础.学习英语你会有中文基础等等. 于是对于机器 ...

在pytorch下,以数万首唐诗为素材,训练双层LSTM神经网络,使其能够以唐诗的方式写诗. 代码结构分为四部分,分别为 1.model.py,定义了双层LSTM模型 2.data.py,定义了从网上 ...

lstm(*input, **kwargs) 将多层长短时记忆(LSTM)神经网络应用于输入序列. 参数: input_size:输入'x'中预期特性的数量 hidden_size:隐藏状态'h'中的 ...

目录 I. 前言 II. 数据处理 III. LSTM模型 IV. 训练 V. 测试 VI. 源码及数据 I. 前言在前面的一篇文章PyTorch搭建LSTM实现时间序列预测(负荷预测)中,我们利用 ...

目录 I. 前言 II. 数据处理 III. LSTM模型 IV. 训练 V. 测试 VI. 源码及数据 I. 前言在上一篇文章深入理解PyTorch中LSTM的输入和输出(从input输入到Lin ...

目录 LSTM参数 Inputs Outputs 案例 LSTM参数官方文档给出的解释为: 总共有七个参数,其中只有前三个是必须的.由于大家普遍使用PyTorch的DataLoader来形成批量数据 ...

目录前言模型构建部分主要工作 1.构建网络层.前向传播forward() 2.实例化网络,定义损失函数和优化器 3.训练模型.反向传播backward() 4.测试模型前言关键步骤主要分为数据 ...

使用torch.utils.data.Dataset类处理图片数据时, 1. 我们需要定义三个基本的函数,以下是基本流程 class our_datasets(Data.Dataset): def ...

代码如下,U我认为对于新手来说最重要的是学会rnn读取数据的格式. # -*- coding: utf-8 -*- """ Created on Tue Oct 9 08 ...

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 ...

在使用交叉熵损失函数的时候,target的形状应该是和label的形状一致或者是只有batchsize这一个维度的. 如果target是这样的[batchszie,1]就会出现上述的错误. 改一下试试 ...

目录一.tensorboard程序实例: 1.代码 2.在命令提示符中操作 3.在浏览器中打开网址 4.效果二.writer.add_scalar()与writer.add_scalars()参数 ...

目录 I. 前言 II. 数据处理 III. LSTM模型 IV. 训练和预测 V. 源码及数据 I. 前言在前面的两篇文章PyTorch搭建LSTM实现时间序列预测(负荷预测)和PyTorch搭建 ...

训练用PyTorch编写的LSTM或RNN时,在loss.backward()上报错: RuntimeError: Trying to backward through the graph a sec ...

#squeeze 函数:从数组的形状中删除单维度条目,即把shape中为1的维度去掉 #unsqueeze() 是squeeze()的反向操作,增加一个维度,该维度维数为1,可以指定添加的维度.例如u ...

torch.Tensor类型的数据loss和acc打印时如果写成以下写法 print('batch_loss: '+str(loss.data)+'batch acc: '+str(acc.data ...

目录 I. 前言 II. 原理 Inputs Outputs batch_first 输出提取 III. 训练和预测 IV. 源码及数据 I. 前言前面几篇文章中介绍的都是单向LSTM,这篇文章讲一 ...

目录 LSTM介绍 LSTM参数 Inputs Outputs batch_first 案例 LSTM介绍关于LSTM的具体原理,可以参考: https://www.jb51.net/article ...

目录 LSMT层 1.__init__方法 2.forward方法的输入 3.forward方法的输出 LSTMCell LSMT层可以在troch.nn模块中找到LSTM类 lstm = torc ...

最近再写openpose,它的网络结构是多阶段的网络,所以写网络的时候很想用列表的方式,但是直接使用列表不能将网络中相应的部分放入到cuda中去. 其实这个问题很简单的,使用moduleList就好了 ...

关于Pytorch的MNIST数据集的预处理详解 MNIST的准确率达到99.7% 用于MNIST的卷积神经网络(CNN)的实现,具有各种技术,例如数据增强,丢失,伪随机化等. 操作系统:ubuntu ...