pytorch之 RNN classifier

import torch from torch import nn import torchvision.datasets as dsets import torchvision.transforms as transforms import matplotlib.pyplot as plt # torch.manual_seed(1) # reproducible # Hyper Parameters EPOCH = 1 # train the training data n times, t…

pytorch实现rnn并且对mnist进行分类

1.RNN简介 rnn,相比很多人都已经听腻,但是真正用代码操练起来,其中还是有很多细节值得琢磨. 虽然大家都在说,我还是要强调一次,rnn实际上是处理的是序列问题,与之形成对比的是cnn,cnn不能够处理序列问题,因为它没有记忆能力,那为什么rnn能够处理序列问题以及有记忆能力呢? 首先简单介绍一下rnn以及lstm的背景,这里给出两个链接,链接1,链接2 以最简单的rnn为例,如下图上面是rnn展开成3个单元的结构示意图,h_t是上一个时刻的输出,这个输出送到下一个时刻的输入:x_t是当前…

pytorch之 RNN 参数解释

上次通过pytorch实现了RNN模型,简易的完成了使用RNN完成mnist的手写数字识别,但是里面的参数有点不了解,所以对问题进行总结归纳来解决. 总述:第一次看到这个函数时,脑袋有点懵,总结了下总共有五个问题: 1.这个input_size是啥?要输入啥?feature num又是啥? 2.这个hidden_size是啥?要输入啥?feature num又是啥? 3.不是说RNN会有很多个节点连在一起的吗?这怎么定义连接的节点数呢? 4.num_layer中说的stack是怎么stack的?…

用Keras搭建神经网络简单模版（四）—— RNN Classifier 循环神经网络（手写数字图片识别）

# -*- coding: utf-8 -*- import numpy as np np.random.seed(1337) from keras.datasets import mnist from keras.utils import np_utils from keras.models import Sequential from keras.layers import SimpleRNN,Activation,Dense from keras.optimizers import Ada…

pytorch之 RNN regression

关于RNN模型参数的解释,可以参看RNN参数解释 1 import torch from torch import nn import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt # torch.manual_seed(1) # reproducible # Hyper Parameters TIME_STEP = 10 # rnn time step INPUT_SIZE = 1 # rnn input size LR = 0.02 # learni…

pytorch中如何处理RNN输入变长序列padding

一.为什么RNN需要处理变长输入假设我们有情感分析的例子,对每句话进行一个感情级别的分类,主体流程大概是下图所示: 思路比较简单,但是当我们进行batch个训练数据一起计算的时候,我们会遇到多个训练样例长度不同的情况,这样我们就会很自然的进行padding,将短句子padding为跟最长的句子一样. 比如向下图这样: 但是这会有一个问题,什么问题呢?比如上图,句子“Yes”只有一个单词,但是padding了5的pad符号,这样会导致LSTM对它的表示通过了非常多无用的字符,这样得到的句子表示就…

Pytorch基础——使用 RNN 生成简单序列

一.介绍内容使用 RNN 进行序列预测今天我们就从一个基本的使用 RNN 生成简单序列的例子中,来窥探神经网络生成符号序列的秘密. 我们首先让神经网络模型学习形如 0^n 1^n 形式的上下文无关语法.然后再让模型尝试去生成这样的字符串.在流程中将演示 RNN 及 LSTM 相关函数的使用方法. 实验知识点什么是上下文无关文法使用 RNN 或 LSTM 模型生成简单序列的方法探究 RNN 记忆功能的内部原理二.什么是上下文无关语法上下文无关语法首先让我们观察以下序列: 01 0…

RNN，写起来真的烦

曾经,为了处理一些序列相关的数据,我稍微了解了一点递归网络 (RNN) 的东西.由于当时只会 tensorflow,就从官网上找了一些 tensorflow 相关的 demo,中间陆陆续续折腾了两个多星期,才对 squence to sequence,sequence classification 这些常见的模型和代码有了一些肤浅的认识.虽然只是多了时间这个维度,但 RNN 相关的东西,不仅是模型搭建上,在数据处理方面的繁琐程度也比 CNN 要高一个 level.另外,我也是从那个时候开始对 t…

[转] Torch中实现mini-batch RNN

工作中需要把一个SGD的LSTM改造成mini-batch的LSTM, 两篇比较有用的博文,转载mark https://zhuanlan.zhihu.com/p/34418001 http://www.cnblogs.com/lindaxin/p/8052043.html 一.为什么RNN需要处理变长输入假设我们有情感分析的例子,对每句话进行一个感情级别的分类,主体流程大概是下图所示: 思路比较简单,但是当我们进行batch个训练数据一起计算的时候,我们会遇到多个训练样例长度不同的情况,这样…

RNN网络【转】

本文转载自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/29212896 简单的Char RNN生成文本 Sherlock I want to create some new things! 32 人赞了该文章我来钱庙复知世依,似我心苦难归久,相须莱共游来愁报远.近王只内蓉者征衣同处,规廷去岂无知草木飘. 你可能以为上面的诗句是某个大诗人所作,事实上上面所有的内容都是循环神经网络写的,是不是感觉很神奇呢?其实这里面的原理非常简单,只需要对循环神经网络有个清楚的理解,那么就能够实现…

[实现] 利用 Seq2Seq 预测句子后续字词（Pytorch）2

最近有个任务:利用 RNN 进行句子补全,即给定一个不完整的句子,预测其后续的字词.本文使用了 Seq2Seq 模型,输入为 5 个中文字词,输出为 1 个中文字词.目录关于RNN 语料预处理搭建数据集搭建模型训练模型测试模型保存/加载模型 1.关于RNN 自被提出以来,循环神经网络(Recurrent Neural Networks,RNN) 在 NLP 领域取得了巨大的成功与广泛的应用,也由此催生出了许多新的变体与网络结构.由于网上有众多资料,在此我也只做简单的讲解了.首先,讲讲…

[实现] 利用 Seq2Seq 预测句子后续字词（Pytorch）

最近有个任务:利用 RNN 进行句子补全,即给定一个不完整的句子,预测其后续的字词.本文使用了 Seq2Seq 模型,输入为5个中文字词,输出为一个中文字词. 目录关于RNN 语料预处理搭建数据集搭建模型训练模型测试模型保存/加载模型 1.关于RNN 自被提出以来,循环神经网络(Recurrent Neural Networks,RNN) 在 NLP 领域取得了巨大的成功与广泛的应用,也由此催生出了许多新的变体与网络结构.由于网上有众多资料,在此我也只做简单的讲解了.首先,讲讲 RN…

Keras（四）CNN 卷积神经网络 RNN 循环神经网络原理及实例

CNN 卷积神经网络卷积池化 https://www.cnblogs.com/peng8098/p/nlp_16.html 中有介绍以数据集MNIST构建一个卷积神经网路 from keras.layers import Dense,Activation,Conv2D,MaxPooling2D,Flatten from keras.models import Model,Sequential from keras.datasets import mnist from keras.utils…

对循环神经网络参数的理解|LSTM RNN Input_size Batch Sequence

在很多博客和知乎中我看到了许多对于pytorch框架中RNN接口的一些解析,但都较为浅显甚至出现一些不准确的理解,在这里我想阐述下我对于pytorch中RNN接口的参数的理解. 我们经常看到的RNN网络是如图下所示: RNN的 1. timestep训练过程这个左边图中间循环的箭头难以理解,所以将其按照时间轴展开成多个单元. 但是!!!! 网络只有一个,网络只有一个,网络只有一个, 并不是想右边那样画的.右边的图只不过是不同时刻的输入.因为每个时刻RNN会产生两个输出,一个output和一个s…

PyTorch教程之Training a classifier

我们已经了解了如何定义神经网络,计算损失并对网络的权重进行更新. 接下来的问题就是: 一.What about data? 通常处理图像.文本.音频或视频数据时,可以使用标准的python包将数据加载到numpy数组中.然后你可以将这个数组转换成一个torch.Tensor. 对于图片, 涉及到的库有Pillowh和OpenCV. 对于音频,涉及到的库有scipy和librosa 对于文本,无论是原始的Python还是基于Cython的加载,都会用到NLTK或者SpaCy. 我们已经创建了一个名…

“你什么意思”之基于RNN的语义槽填充(Pytorch实现)

1. 概况 1.1 任务口语理解(Spoken Language Understanding, SLU)作为语音识别与自然语言处理之间的一个新兴领域,其目的是为了让计算机从用户的讲话中理解他们的意图.SLU是口语对话系统(Spoken Dialog Systems)的一个非常关键的环节.下图展示了口语对话系统的主要流程. SLU主要通过如下三个子任务来理解用户的语言: 领域识别(Domain Detection) 用户意图检测(User Intent Determination) 语义槽填充(…

Pytorch系列教程-使用字符级RNN生成姓名

前言本系列教程为pytorch官网文档翻译.本文对应官网地址:https://pytorch.org/tutorials/intermediate/char_rnn_generation_tutorial.html 系列教程总目录传送门:我是一个传送门本系列教程对应的 jupyter notebook 可以在我的Github仓库下载: 下载地址:https://github.com/Holy-Shine/Pytorch-notebook 我们仍然使用手工搭建的包含几个线性层的小型RNN.与之…

Pytorch系列教程-使用字符级RNN对姓名进行分类

前言本系列教程为pytorch官网文档翻译.本文对应官网地址:https://pytorch.org/tutorials/intermediate/char_rnn_classification_tutorial.html 系列教程总目录传送门:我是一个传送门本系列教程对应的 jupyter notebook 可以在我的Github仓库下载: 下载地址:https://github.com/Holy-Shine/Pytorch-notebook 1. 数据准备数据下载通道: 点击这里下载数…

pytorch例子学习——TRAINING A CLASSIFIER

参考:https://pytorch.org/tutorials/beginner/blitz/cifar10_tutorial.html#sphx-glr-beginner-blitz-cifar10-tutorial-py TRAINING A CLASSIFIER 到这里,你已经知道怎么定义神经网络,计算损失和更新网络的权重现在你应该考虑: What about data? 通常,当你必须要处理一些图片.文本.音频或视频数据时,你可以使用标准的python包去下载数据到一个numpy数组…

PyTorch快速入门教程七（RNN做自然语言处理）

以下内容均来自: https://ptorch.com/news/11.html word embedding也叫做word2vec简单来说就是语料中每一个单词对应的其相应的词向量,目前训练词向量的方式最常使用的应该是word2vec(参考 http://www.cnblogs.com/bamtercelboo/p/7181899.html) Word Embedding 在自然语言处理中词向量是很重要的,首先介绍一下词向量. 之前做分类问题的时候大家应该都还记得我们会使用one-hot编码,比…

pytorch rnn 2

import torch import torch.nn as nn import numpy as np import torch.optim as optim class RNN(nn.Module): def __init__(self,input_dim , hidden_dim , out_dim): super(RNN,self).__init__() self.linear_1 = nn.Linear(input_dim , hidden_dim) self.linear_2 =…

pytorch rnn

温习一下,写着玩. import torch import torch.nn as nn import numpy as np import torch.optim as optim class RNN(nn.Module): def __init__(self,input_dim , hidden_dim): super(RNN,self).__init__() self._rnn = nn.RNN(input_size = input_dim , hidden_size= hidden_di…

[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position 1. 在RNN中输入数据格式: 对于最简单的RNN,我们可以使用两种方式来调用,torch.nn.RNNCell(),它只接受序列中的单步输入,必须显式的传入隐藏状态.torch.nn.RNN()可以接受一个序列的输入,默认会传入一个全0的隐藏状态,也可以自己申明隐藏状态传入. 输入大小…

Recurrent neural network (RNN) - Pytorch版

import torch import torch.nn as nn import torchvision import torchvision.transforms as transforms # 配置GPU或CPU设置 device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu') # 超参数设置 sequence_length = 28 input_size = 28 hidden_size = 128 num_l…

pytorch --Rnn语言模型(LSTM，BiLSTM) -- 《Recurrent neural network based language model》

论文通过实现RNN来完成了文本分类. 论文地址:88888888 模型结构图: 原理自行参考论文,code and comment: # -*- coding: utf-8 -*- # @time : 2019/11/9 15:12 import numpy as np import torch import torch.nn as nn import torch.optim as optim from torch.autograd import Variable dtype = torch.F…

pytorch RNN层api的几个参数说明

classtorch.nn.RNN(*args, **kwargs) input_size – The number of expected features in the input x hidden_size – The number of features in the hidden state h num_layers – Number of recurrent layers. E.g., setting num_layers=2 would mean stacking two RNNs…

DEEP LEARNING WITH PYTORCH: A 60 MINUTE BLITZ | TRAINING A CLASSIFIER

你已经知道怎样定义神经网络,计算损失和更新网络权重.现在你可能会想, 那么,数据呢? 通常,当你需要解决有关图像.文本或音频数据的问题,你可以使用python标准库加载数据并转换为numpy array.然后将其转换为 torch.Tensor. 对于图像,例如Pillow,OpenCV 对于音频,例如scipy和librosa 对于文本,原生Python或基于Cython的加载,或NLTK和SpaCy 针对视觉领域,我们创建了一个名为 torchvision 的包,拥有用于ImageNet.C…