https://www.itcodemonkey.com/article/9008.html 要看一看

牛刀小试之用pytorch实现LSTM的更多相关文章

  1. Pytorch的LSTM的理解

    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 ...

  2. pytorch之LSTM

    from:http://pytorch-cn.readthedocs.io/zh/latest/package_references/torch-nn/#recurrent-layers class ...

  3. [PyTorch] rnn,lstm,gru中输入输出维度

    本文中的RNN泛指LSTM,GRU等等 CNN中和RNN中batchSize的默认位置是不同的. CNN中:batchsize的位置是position 0. RNN中:batchsize的位置是pos ...

  4. pytorch nn.LSTM()参数详解

    输入数据格式:input(seq_len, batch, input_size)h0(num_layers * num_directions, batch, hidden_size)c0(num_la ...

  5. pytorch 中LSTM模型获取最后一层的输出结果，单向或双向

    单向LSTM import torch.nn as nn import torch seq_len = 20 batch_size = 64 embedding_dim = 100 num_embed ...

  6. Pytorch循环神经网络LSTM时间序列预测风速

    #时间序列预测分析就是利用过去一段时间内某事件时间的特征来预测未来一段时间内该事件的特征.这是一类相对比较复杂的预测建模问题,和回归分析模型的预测不同,时间序列模型是依赖于事件发生的先后顺序的,同样大 ...

  7. 单向LSTM笔记, LSTM做minist数据集分类

    单向LSTM笔记, LSTM做minist数据集分类 先介绍下torch.nn.LSTM()这个API 1.input_size: 每一个时步(time_step)输入到lstm单元的维度.(实际输入 ...

  8. 深度学习之PyTorch实战（3）——实战手写数字识别

    上一节,我们已经学会了基于PyTorch深度学习框架高效,快捷的搭建一个神经网络,并对模型进行训练和对参数进行优化的方法,接下来让我们牛刀小试,基于PyTorch框架使用神经网络来解决一个关于手写数字 ...

  9. （转）Awesome PyTorch List

    Awesome-Pytorch-list 2018-08-10 09:25:16 This blog is copied from: https://github.com/Epsilon-Lee/Aw ...

随机推荐

  1. Centos 7最小化redis部署

    配置源 [GuGe] name=GuGe baseurl=ftp://192.168.1.82 gpgcheck= enable= 安装 sh-4.2# yum -y install gcc gcc- ...

  2. 快速定位XPATH

    本文主要介绍如何快速定位WEB端的xpath. 浏览器:Chrome.火狐浏览器 两种浏览器的定位方法都是一样:按F12键,可查看开发者工具 上图,开发者工具最左上角是定位按钮,点击此按钮,再点击浏览 ...

  3. Jenkins-在windows上安装及其部署

    Jenkins是一个开源软件项目,是基于Java开发的一种持续集成工具,用于监控持续重复的工作,旨在提供一个开放易用的软件平台,使软件的持续集成变成可能.其主要功能:1.持续的软件版本发布/测试项目. ...

  4. canvas绘图工具

    关于canvas绘图,在html页面上太方便了.当然刚开始还是入了不少坑,用了比如jcanvascript等三方插件.真实效果反而不理想,后来就没用插件. 下面是实现效果,可以在线绘制工地图然后传给后 ...

  5. Vorticity directions 1: self-improving property of the vorticity

    在 [Li, Siran. "On Vortex Alignment and Boundedness of $ L^ q $ Norm of Vorticity." arXiv p ...

  6. [物理学与PDEs]第5章第5节 弹性动力学方程组及其数学结构

    5.5.1 线性弹性动力学方程组   1.  线性弹性动力学方程组 $$\beex \bea 0&=\rho_0\cfrac{\p{\bf v}}{\p t}-\Div_x{\bf P}-\r ...

  7. 使用SIGALARM为recvfrom设置超时

    static void sig_alrm(int); void dg_cli(FILE *fp, int sockfd, const SA *pservaddr, socklen_t servlen) ...

  8. docker学习-----docker可视化portainer

    docker的可视化操作界面portainer 1.创建一个挂载区          docker volume create portainer_data 2.安装( docker run -d - ...

  9. CCPC-Wannafly Winter Camp Day5 (Div2, onsite) Sorting(线段树)

    题目链接 题意 对序列进行三种操作: 1.区间求和. 2.将区间小于等于$x$的数不改变相对顺序的前提下放到$x$左边,用同样规则将比$x$大的放到右边. 3.将区间大于$x$的数不改变相对顺序的前提 ...

  10. 第四周结对项目总结及改进（ui/web）

    项目介绍 随着社会科技的进步和多媒体教育的日益发展,越来越来的学生正在接受着新时代下的教育模式,而且手机.电脑等科技产品的普及以及其带来的更高效更便捷的模式 使得它们成为当代学生学习中的一种很好的学习 ...