pytorch lstm 예제

—> 75 손실 = 기준 = 런타임오류: 입력 및 대상 셰이프가 일치하지 않음: 입력 [49 x 1 x 1], 대상 [49] /사용자/soumith/code/builder/src/src/src/thn/generic/MSECriterion.c:12 Recurrent neural 네트워크 즉, 상태의 일종을 유지합니다. 예를 들어, 네트워크가 시퀀스를 통과할 때 정보가 프로포지싱될 수 있도록 출력을 다음 입력의 일부로 사용할 수 있습니다. LSTM의 경우 시퀀스의 각 요소에 대해 해당 숨겨진 상태 (h_t)가 있으며, 이 상태는 원칙적으로 시퀀스의 앞부분의 임의의 지점에서 얻은 정보를 포함할 수 있습니다. 숨겨진 상태를 사용하여 언어 모델, 음성 태그 및 무수한 다른 것들의 단어를 예측할 수 있습니다. LSTM이 seq_len x 배치 x hidden_dim의 출력 텐서 O를 생성한다고 가정해 보겠습니다. 한 번에 하나의 예제에서만 피드되므로 일괄 처리는 항상 1입니다. 이것은 본질적으로 우리에게 크기 seq_len x hidden_dim의 출력 텐서 O를 제공합니다. 이제 이 출력 텐서에 다른 텐서 W 크기의 hidden_dim x embedding_dim을 곱하면 결과 텐서 R=O×W의 크기가 seq_len x embedding_dim입니다. 이것이 우리가 원했던 것과 정확히 다른가요? … 다이빙하기 전에 몇 가지를 아는 것이 중요합니다.

PyTorch는 LSTM, CNN 및 GR과 같은 계층에서 SGD, Adam 및 와 같은 최적화 프로그램에 대해 일반적으로 사용되는 대부분의 엔터티에 대한 구현을 제공합니다(처음에 PyTorch를 사용하는 것이 전부는 아닌가요?!). 이러한 엔터티를 사용하는 일반적인 패러다임은 먼저 몇 가지 필수 매개 변수를 사용하여 torch.nn.entity의 인스턴스를 만드는 것입니다. 예를 들어 lstm을 인스턴스화하는 방법은 다음과 같습니다. 이러한 인수를 사용하면 다양한 모델을 테스트할 수 있습니다. 예를 들어, 다음 인수는 느리지만 더 나은 모델을 생성합니다: 태그: 코드 설명, 불꽃, 반복 신경망, 상이계 를 구현하려면… 당신은 그것을 짐작! 우리는 torch.nn.Linear의 인스턴스를 만듭니다. 이번에는 문서에서 필요한 매개 변수를 in_features: 각 입력 샘플의 크기 및 out_features: 각 출력 샘플의 크기로 나열합니다. 이렇게 하면 입력 텐서의 마지막 치수만 변환됩니다. 예를 들어, 크기(d1, d2, d3, …, dn, in_features)의 입력 텐서를 전달하는 경우 출력 텐서의 크기는 마지막 차원을 제외한 모든 것에 대해 동일한 크기를 가지며, 크기의 텐서(d1, d2, d3, …, dn, out_피처)가 됩니다. 이 인코딩 형식은 기본적으로 텍스트의 각 문자를 고유한 벡터로 제공합니다. 예를 들어, 텍스트에 “GOOD”이라는 단어만 포함되어 있는 경우 고유 문자가 3개뿐이므로 어휘 크기는 3개에 불과합니다.

각 고유 문자를 고유한 벡터로 할당하며, 여기서 해당 문자에 할당된 인덱스에서 하나를 제외한 모든 항목이 0입니다. 각 문자를 모델에 표현하는 방법입니다. 이 게시물에서는 PyTorch에서 시간계 예측을 위한 LSTM 구현을 안내합니다. 우리는 pytorch의 nn 모듈을 사용 하 여 매우 간단 하 게 될 거 야, 하지만 경우에 그것은 당신의 컴퓨터에서 작동 하지 않습니다., 내가 과거에 엉뚱한 LSTM을 해결 하는 데 도움이 끝에 나열 된 팁을 시도할 수 있습니다.

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