活动介绍

class LSTM(nn.Module): def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim, num_layers): super(LSTM, self).__init__() self.hidden_dim = hidden_dim self.num_layers = num_layers self.lstm = nn.LSTM(input_dim, hidden_dim, num_layers, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_dim, output_dim) def forward(self, x): h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_dim).to(device) c0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_dim).to(device) out, _ = self.lstm(x, (h0, c0)) out = self.fc(out) return out[:, -1, :]为我的这段代码添加一个dropout层

时间: 2023-03-29 08:00:51 浏览: 297
可以在LSTM类的__init__方法中添加一个nn.Dropout层，如下所示： class LSTM(nn.Module): def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim, num_layers): super(LSTM, self).__init__() self.hidden_dim = hidden_dim self.num_layers = num_layers self.lstm = nn.LSTM(input_dim, hidden_dim, num_layers, batch_first=True) self.dropout = nn.Dropout(p=.5) # 添加dropout层 self.fc = nn.Linear(hidden_dim, output_dim) def forward(self, x): h = torch.zeros(self.num_layers, x.size(), self.hidden_dim).to(device) c = torch.zeros(self.num_layers, x.size(), self.hidden_dim).to(device) out, _ = self.lstm(x, (h, c)) out = self.dropout(out) # 在LSTM输出后添加dropout层 out = self.fc(out) return out[:, -1, :]
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class PoetryModel(nn.Module): def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, hidden_dim): super(PoetryModel, self).__init__() self.hidden_dim = hidden_dim self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim) self.lstm = nn.LSTM(embedding_dim, self.hidden_dim, num_layers=3) self.classifier=nn.Sequential( nn.Linear(self.hidden_dim, 512), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(512, 2048), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(2048, vocab_size) ) def forward(self, input, hidden = None): seq_len, batch_size = input.size() if hidden is None: h_0 = input.data.new(3, batch_size, self.hidden_dim).fill_(0).float() c_0 = input.data.new(3, batch_size, self.hidden_dim).fill_(0).float() else: h_0, c_0 = hidden embeds = self.embedding(input) output, hidden = self.lstm(embeds, (h_0, c_0)) output = self.classifier(output.view(seq_len * batch_size, -1)) return output, hidden 解释该段代码

5. self.lstm = nn.LSTM(embedding_dim, self.hidden_dim, num_layers=3)：该语句定义了一个 LSTM 层，用于学习输入序列的长期依赖关系。其中 num_layers 参数表示 LSTM 层的层数。 6. self.classifier = nn....

class PoetryModel(nn.Module): def init(self, vocab_size, embedding_dim, hidden_dim): super(PoetryModel, self).init() self.hidden_dim = hidden_dim self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim) self.lstm = nn.LSTM(embedding_dim, self.hidden_dim, num_layers=3) self.classifier=nn.Sequential( nn.Linear(self.hidden_dim, 512), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(512, 2048), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(2048, vocab_size) ) def forward(self, input, hidden = None): seq_len, batch_size = input.size() if hidden is None: h_0 = input.data.new(3, batch_size, self.hidden_dim).fill_(0).float() c_0 = input.data.new(3, batch_size, self.hidden_dim).fill_(0).float() else: h_0, c_0 = hidden embeds = self.embedding(input) output, hidden = self.lstm(embeds, (h_0, c_0)) output = self.classifier(output.view(seq_len * batch_size, -1)) return output, hidden 请优化这段代码

self.lstm = nn.LSTM(embedding_dim, self.hidden_dim, num_layers=3) self.classifier = nn.Sequential( nn.Linear(self.hidden_dim, 512), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(512, 2048), nn.ReLU(inplace=...

class CommentDataset(Dataset): def __init__(self, token_sequences, labels, max_len=50): # 将token序列转换为索引并填充 self.sequences = [ [word_vectors.key_to_index[token] for token in seq if token in word_vectors.key_to_index][:max_len] for seq in token_sequences ] # 填充到固定长度 self.sequences = [seq + [0] * (max_len - len(seq)) for seq in self.sequences] self.labels = torch.FloatTensor(labels) def __len__(self): return len(self.labels) def __getitem__(self, idx): return torch.LongTensor(self.sequences[idx]), self.labels[idx] # ======================== LSTM模型定义 ======================== class LSTM(nn.Module): def __init__(self, vocab_size, embed_dim, hidden_dim): super().__init__() self.embedding = nn.Embedding( num_embeddings=vocab_size + 1, # +1 for padding index 0 embedding_dim=embed_dim ) self.lstm = nn.LSTM( input_size=embed_dim, hidden_size=hidden_dim, batch_first=True ) self.fc = nn.Linear(hidden_dim, 1) def forward(self, x): embedded = self.embedding(x) _, (hidden, _) = self.lstm(embedded) hidden_last = hidden[-1] # 取最后一层 output = self.fc(hidden_last) return torch.sigmoid(output.squeeze(-1))在这代码里假如dropout = 0.2

def __init__(self, vocab_size, embed_dim, hidden_dim): super().__init__() self.embedding = nn.Embedding( num_embeddings=vocab_size + 1, embedding_dim=embed_dim, padding_idx=0 # 显式声明padding...

class KAN(torch.nn.Module): def __init__( self, layers_hidden, grid_size=3, spline_order=3, scale_noise=0.1, scale_base=1.0, scale_spline=1.0, base_activation=torch.nn.SiLU, grid_eps=0.02, grid_range=[-1, 1], ): super(KAN, self).__init__() self.layers = torch.nn.ModuleList() for in_features, out_features in zip(layers_hidden, layers_hidden[1:]): self.layers.append( SimplifiedKANLinear( in_features, out_features, grid_size=grid_size, spline_order=spline_order, scale_noise=scale_noise, scale_base=scale_base, scale_spline=scale_spline, base_activation=base_activation, grid_eps=grid_eps, grid_range=grid_range, ) ) def forward(self, x: torch.Tensor, update_grid=False): for layer in self.layers: if update_grid: layer.update_grid(x) x = layer(x) return x class GRU_kan(nn.Module): def __init__(self, input_dim, hidden_dim, num_layers, output_dim, dropout): super(GRU_kan, self).__init__() self.hidden_dim = hidden_dim self.num_layers = num_layers # GRU网络层 self.gru = nn.GRU(input_dim, hidden_dim, num_layers, batch_first=True, dropout=dropout) # 全连接层，与LSTM相同 self.e_kan = KAN([hidden_dim, output_dim]) def forward(self, x): # 初始化隐藏状态 h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_dim).to(x.device) # 前向传播GRU out, hn = self.gru(x, h0.detach()) # 将GRU的最后一个时间步的输出通过全连接层 out = self.e_kan(out[:, -1, :]) return out

layers_hidden应该是一个列表，表示各层的节点数，比如[input_dim, hidden_dim, output_dim]。然后，它使用ModuleList来存放多个SimplifiedKANLinear层。这里的循环遍历layers_hidden的相邻元素，形成层之间的连接，...

class LSTMModel(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size=128, output_size=1, dropout=0.3): super().__init__() self.lstm = nn.LSTM( input_size=input_size, hidden_size=hidden_size, batch_first=True, num_layers=2, bidirectional=True, # 双向LSTM dropout=dropout # 仅在多层时生效 ) self.dropout = nn.Dropout(dropout) self.fc = nn.Linear(hidden_size * 2, output_size) # 双向需乘2 def forward(self, x): out, _ = self.lstm(x) out = self.dropout(out[:, -1, :]) out = self.fc(out) return out.squeeze()这里dropout=dropout报错

def __init__(self, input_size, hidden_size=128, output_size=1, dropout=0.3): super().__init__() self.lstm = nn.LSTM( ..., dropout=dropout ) 这种情况下，当用户创建模型实例时，如果没有传递...

我现在在做seq2seq项目，帮我解释这段代码：class Encoder(nn.Module): def __init__( self, vocab_size, embedding_dim=256, hidden_dim=1024, num_layers=1, ): super().__init__() self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim) self.gru = nn.GRU(embedding_dim, hidden_dim, num_layers=num_layers, batch_first=True) def forward(self, encoder_inputs): # encoder_inputs.shape = [batch size, sequence length] # bs, seq_len = encoder_inputs.shape embeds = self.embedding(encoder_inputs) # embeds.shape = [batch size, sequence length, embedding_dim]->[batch size, sequence length, hidden_dim] seq_output, hidden = self.gru(embeds) # seq_output.shape = [batch size, sequence length, hidden_dim]，hidden.shape [ num_layers, batch size, hidden_dim] return seq_output, hidden

def __init__(self, src_vocab_size, embedding_dim, hidden_size): super().__init__() self.embedding = nn.Embedding(src_vocab_size, embedding_dim) self.gru = nn.GRU(embedding_dim, hidden_size) def ...

如何使用torchviz可视化下面的神经网络 class Net(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size): super(Net, self).__init__() self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size) self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, hidden_size) self.lstm = nn.LSTM(hidden_size, hidden_size, bidirectional=True) self.self_attn = nn.MultiheadAttention(hidden_size, num_heads=8) self.fc3 = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x, lengths): x = F.relu(self.fc1(x)) x = F.relu(self.fc2(x)) packed_x = pack_padded_sequence(x, lengths, batch_first=True, enforce_sorted=False) packed_out, _ = self.lstm(packed_x) out, _ = pad_packed_sequence(packed_out, batch_first=True) out = out.transpose(0, 1) out, _ = self.self_attn(out, out, out) out = out.transpose(0, 1) out = out.mean(dim=1) out = self.fc3(out) return out

首先，确保您已经安装了torchviz。 然后，按照以下步骤使用torchviz可视化神经网络： 1. 导入必要的库： import torch from torch.autograd import Variable from torchviz import make_dot ...

class MCNN(nn.Module): def __init__(self, input_dim,hidden_dim=64, num_classes=256,num_head=4): super(MCNN, self).__init__() self.num_head = num_head self.one_hot_embed = nn.Embedding(21, 96) self.proj_aa = nn.Linear(96, 512) self.proj_esm = nn.Linear(1280, 512) # self.lstm_model = ProteinLSTM(512, 16, 2, 512) self.emb = nn.Sequential(nn.Conv1d(input_dim, hidden_dim, kernel_size=3, padding=0),nn.BatchNorm1d(hidden_dim)) self.ms_f = FPN_Module(hidden_dim) self.multi_head = MHA(self.num_head,hidden_dim) self.fc_out = nn.Linear(hidden_dim, num_classes) self.init_parameters() def init_parameters(self): for m in self.modules(): if isinstance(m, nn.Conv1d): init.kaiming_normal_(m.weight,mode='fan_out') if m.bias is not None: init.constant_(m.bias, 0) elif isinstance(m, nn.BatchNorm1d): init.constant_(m.weight, 1) init.constant_(m.bias, 0) elif isinstance(m, nn.Conv2d): nn.init.kaiming_normal_(m.weight,mode='fan_out') elif isinstance(m, nn.BatchNorm2d): nn.init.constant_(m.weight, 1) nn.init.constant_(m.bias, 0) elif isinstance(m, nn.Linear): init.normal_(m.weight, std=0.001) if m.bias is not None: init.constant_(m.bias, 0) def forward(self,data): # x = data.x x_aa = self.one_hot_embed(data.native_x.long()) x_aa = self.proj_aa(x_aa) x = data.x.float() x_esm = self.proj_esm(x) x = F.relu( x_aa + x_esm) batch_x, _ = to_dense_batch(x, data.batch) x = batch_x.permute(0, 2, 1) conv_emb = self.emb(x) # multi-scale feats conv_ms = self.ms_f(conv_emb) conv_x = self.multi_head(conv_emb) conv_mha = self.multi_head(conv_ms)

def __init__(self, embed_dim=512, num_heads=8): super().__init__() self.mha = nn.MultiheadAttention(embed_dim, num_heads) self.norm = nn.LayerNorm(embed_dim) self.dropout = nn.Dropout(0.1) def ...

如何使用torchviz可视化下面的神经网络 class Net(nn.Module): def init(self, input_size, hidden_size, output_size): super(Net, self).init() self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size) self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, hidden_size) self.lstm = nn.LSTM(hidden_size, hidden_size, bidirectional=True) self.self_attn = nn.MultiheadAttention(hidden_size, num_heads=8) self.fc3 = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x, lengths): x = F.relu(self.fc1(x)) x = F.relu(self.fc2(x)) packed_x = pack_padded_sequence(x, lengths, batch_first=True, enforce_sorted=False) packed_out, _ = self.lstm(packed_x) out, _ = pad_packed_sequence(packed_out, batch_first=True) out = out.transpose(0, 1) out, _ = self.self_attn(out, out, out) out = out.transpose(0, 1) out = out.mean(dim=1) out = self.fc3(out) return out

model = Net(input_size=10, hidden_size=20, output_size=5) x = torch.randn(32, 10) lengths = torch.randint(10, 20, size=(32,)) dot = make_dot(model(x, lengths), params=dict(model.named_parameters())) ...

# 时间特征提取 self.lstm = nn.LSTM(hidden_dim, hidden_dim//2, bidirectional=True, batch_first=True) # 预测头 self.head = nn.Sequential( nn.Linear(hidden_dim, hidden_dim//2), nn.ReLU(), nn.Linear(hidden_dim//2, 1)此处是否存在语法错误

self.lstm = nn.LSTM(input_size=100, hidden_size=hidden_dim, bidirectional=bidirectional) self.linear = nn.Linear(2*hidden_dim if bidirectional else hidden_dim, output_dim) def forward(self, x): ...

import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import pandas as pd import torch import torch.nn as nn from sklearn.preprocessing import StandardScaler from torch.utils.data import Dataset, DataLoader # 加载数据集 data = pd.read_csv('pfyh.csv') df = pd.DataFrame(data) dataset = df.iloc[:, 2:].to_numpy() df.head() # 可视化数据 # 简单数据可视化 plt.plot(df.iloc[:, 2]) plt.title("Data Visualization") plt.show() # 提取特征和标签 X = np.array(dataset[:, :-1]) y = np.array(dataset[:, -1]) # 数据标准化和归一化 scaler = StandardScaler() X = scaler.fit_transform(X) y = y / 1000 # 划分训练集和测试集（90%训练，10%测试） split_index = int(len(X) * 0.9) X_train, X_test = X[:split_index], X[split_index:] y_train, y_test = y[:split_index], y[split_index:] # 自定义PyTorch数据集类 class TimeSeriesDataset(Dataset): def __init__(self, x, y, sequence_length): self.x = x self.y = y self.sequence_length = sequence_length def __len__(self): return len(self.x) - self.sequence_length def __getitem__(self, idx): return ( torch.tensor(self.x[idx:idx + self.sequence_length], dtype=torch.float), torch.tensor(self.y[idx + self.sequence_length], dtype=torch.float) ) # 创建数据集和数据加载器 sequence_length = 14 train_dataset = TimeSeriesDataset(X_train, y_train, sequence_length) train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=64, shuffle=True) test_dataset = TimeSeriesDataset(X_test, y_test, sequence_length) test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=64, shuffle=False) # 定义LSTM模型 class LSTMModel(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size): super(LSTMModel, self).__init__() self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size) self.init_weights() def forward(self, x): out, _ = self.lstm(x) out = self.fc(out[:, -1, :]) return out def init_weights(self): torch.manual_seed(42)

def __init__(self, input_size=1, hidden_size=50, output_size=1, num_layers=2, dropout=0.2): super().__init__() self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True, dropout=...

class LSTMModel(nn.Module): def __init__(self, input_size=50, hidden_size=50, output_size=1): super(LSTMModel, self).__init__() self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): out, _ = self.lstm(x) return self.fc(out[:, -1, :]) 报错：Traceback (most recent call last): File "D:\Pycharm_program\CT\qianyi2.py", line 85, in <module> outputs = model(X_pretrain_tensor) File "D:\anaconda\envs\nnunetv2\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1532, in _wrapped_call_impl return self._call_impl(*args, **kwargs) File "D:\anaconda\envs\nnunetv2\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1541, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "D:\Pycharm_program\CT\qianyi2.py", line 74, in forward return self.fc(out[:, -1, :]) IndexError: too many indices for tensor of dimension 2

self.lstm = nn.LSTM( input_size=embedding_dim, hidden_size=hidden_size, num_layers=num_layers, batch_first=True # 注意这个参数 ) 若设置batch_first=True，则输出维度为： $$(batch\_size, ...

self.lstm1 = nn.LSTM(input_size, hidden_size1, batch_first=True) self.lstm2 = nn.LSTM(hidden_size1, hidden_size2, batch_first=True) self.fc1 = nn.Linear(hidden_size2, fc1_size) self.fc2 = nn.Linear(fc1_size, fc2_size) self.fc3 = nn.Linear(fc2_size, output_size)

def __init__(self, input_dim, hidden_dim, num_layers, output_dim): super(LSTMModel, self).__init__() # 初始化LSTM层 self.lstm = nn.LSTM(input_dim, hidden_dim, num_layers, batch_first=True) # ...

import scipy.io import numpy as np import torch import torch.nn as nn from torch.utils.data import DataLoader, TensorDataset from sklearn.model_selection import train_test_split # 1. 加载MAT文件 def load_matlab_data(file_path): data = scipy.io.loadmat(file_path) csi = np.squeeze(data['csi']) # [num_samples, num_subcarriers, num_users] allocations = np.squeeze(data['allocations']) # [num_samples, num_subcarriers] symbols = np.squeeze(data['symbols_with_channel']) snr = np.squeeze(data['snr']) return csi, allocations, symbols, snr # 2. 数据预处理 def preprocess_data(csi, allocations, snr): X = np.concatenate([ np.abs(csi).reshape(csi.shape[0], -1), snr.reshape(-1, 1) ], axis=1) y = allocations return X, y # 3. 定义LSTM模型 class LSTMModel(nn.Module): def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim, num_layers=2): super().__init__() self.lstm = nn.LSTM(input_dim, hidden_dim, num_layers, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_dim, output_dim) def forward(self, x): out, _ = self.lstm(x) # [batch_size, seq_length=1, hidden_dim] out = self.fc(out) # [batch_size, seq_length=1, output_dim] return out.squeeze(1) # [batch_size, output_dim] # 4. 训练与验证 def train_model(model, X_train, y_train, num_epochs=50, batch_size=32, lr=1e-3): dataset = TensorDataset( torch.tensor(X_train, dtype=torch.float32), torch.tensor(y_train, dtype=torch.long) ) dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=batch_size, shuffle=True) criterion = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=lr) for epoch in range(num_epochs): model.train() total_loss = 0 for batch_X, batch_y in dataloader: optimizer.zero_grad() outputs = model(batch_X.unsqueeze(1)) # [batch_size, output_dim] outputs_flat = outputs.view(-1, outputs.shape[-1]) targets_flat = batch_y.view(-1) loss = criterion(outputs_flat, targets_flat) loss.backward() optimizer.step() total_loss += loss.item() if (epoch + 1) % 10 == 0: print(f'Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Loss: {total_loss/len(dataloader):.4f}') def evaluate_model(model, X_test, y_test): model.eval() with torch.no_grad(): outputs = model(torch.tensor(X_test, dtype=torch.float32).unsqueeze(1)) outputs_flat = outputs.view(-1, outputs.shape[-1]) targets_flat = torch.tensor(y_test, dtype=torch.long).view(-1) accuracy = (outputs_flat.argmax(1) == targets_flat).float().mean() print(f'Test Accuracy: {accuracy.item():.4f}') # 主函数 def main(): csi, allocations, _, snr = load_matlab_data('ofdm_dataset_with_channel.mat') X, y = preprocess_data(csi, allocations, snr) X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42) model = LSTMModel( input_dim=X_train.shape[1], hidden_dim=128, output_dim=np.max(allocations) + 1 ) train_model(model, X_train, y_train) evaluate_model(model, X_test, y_test) if __name__ == '__main__': main()找到问题

def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim, num_layers=2): super().__init__() self.lstm = nn.LSTM(input_dim, hidden_dim, num_layers, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_dim, ...

嗯，用户想用PyTorch从零搭建一个循环神经网络。首先，我得确定他们是否了解RNN的基础知识。可能他们需要一些理论背景，但问题更偏向于实践。所以，我应该先简要介绍RNN的结构，然后逐步讲解如何实现。 接下来，用户可能希望看到代码示例，但需要确保代码符合PyTorch的最佳实践。比如，应该继承nn.Module类，并实现forward方法。同时，需要处理输入数据的形状，比如时间步、批次大小和输入维度。 然后，初始化隐藏状态是关键。RNNCell需要手动管理隐藏状态，而如果是用nn.RNN的话，可能更简单。但用户要求从零搭建，可能意味着不使用内置的RNN模块，所以用RNNCell更合适。 在代码部分，要解释每个步骤的作用，比如输入和隐藏状态的维度，矩阵乘法和激活函数的应用。同时，要提到参数初始化的方法，比如Xavier初始化，这对训练效果很重要。 之后，可能需要提供一个使用示例，展示如何实例化模型、生成随机输入数据，并进行前向传播。这会帮助用户理解实际应用中数据的流动。 另外，用户可能想知道如何扩展这个基础RNN，比如堆叠多层、使用不同的激活函数，或者处理变长序列。这些扩展点可以增强他们的理解，并指导后续的学习方向。 最后，需要检查代码是否符合PyTorch的语法，确保没有错误，比如张量的形状是否正确，参数是否需要梯度。同时，提醒用户注意训练时的细节，比如梯度裁剪和优化器的选择，这些对模型收敛很重要。 可能用户的实际需求是学习如何构建RNN，用于时间序列或自然语言处理任务。因此，强调输入输出的结构和参数的作用有助于他们应用到具体问题中。确保回答结构清晰，分步骤讲解，让用户能够逐步跟随并实现自己的网络。 好的，我将分步骤为您讲解如何用PyTorch从零搭建循环神经网络（RNN）。以下是详细的实现过程： --- ### 一、RNN基本原理 循环神经网络的核心公式： $$ h_t = \tanh(W_{ih}x_t + b_{ih} + W_{hh}h_{t-1} + b_{hh}) $$ 其中： - $x_t$：时间步$t$的输入 - $h_t$：隐藏状态 - $W$和$b$：可学习参数 --- ### 二、基础RNN实现代码 python import torch import torch.nn as nn class SimpleRNN(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size): super(SimpleRNN, self).__init__() self.hidden_size = hidden_size # 输入到隐藏层的权重 self.W_ih = nn.Parameter(torch.Tensor(input_size, hidden_size)) # 隐藏层到隐藏层的权重 self.W_hh = nn.Parameter(torch.Tensor(hidden_size, hidden_size)) # 输出层权重 self.W_out = nn.Parameter(torch.Tensor(hidden_size, output_size)) # 参数初始化 self.reset_parameters() def reset_parameters(self): nn.init.xavier_uniform_(self.W_ih) nn.init.xavier_uniform_(self.W_hh) nn.init.xavier_uniform_(self.W_out) def forward(self, x, hidden=None): # x形状：(seq_len, batch, input_size) seq_len, batch_size, _ = x.size() if hidden is None: hidden = torch.zeros(batch_size, self.hidden_size) outputs = [] for t in range(seq_len): hidden = torch.tanh( x[t] @ self.W_ih + hidden @ self.W_hh ) outputs.append(hidden @ self.W_out) return torch.stack(outputs), hidden --- ### 三、关键组件说明 1. **参数初始化**： - 使用Xavier初始化保证参数在合理范围 - 防止梯度爆炸/消失 2. **前向传播**： - 处理时序数据时逐个时间步计算 - 每个时间步更新隐藏状态$h_t$ - 输出层计算：$y_t = h_tW_{out}$ 3. **输入输出维度**： - 输入形状：(序列长度, batch大小, 输入维度) - 输出形状：(序列长度, batch大小, 输出维度) --- ### 四、使用示例 python # 超参数 input_size = 10 hidden_size = 20 output_size = 5 seq_len = 7 batch_size = 3 # 实例化模型 rnn = SimpleRNN(input_size, hidden_size, output_size) # 生成随机输入 x = torch.randn(seq_len, batch_size, input_size) # 前向传播 outputs, hidden = rnn(x) print(outputs.shape) # torch.Size([7, 3, 5]) --- ### 五、扩展改进建议 1. **多层RNN**： python class MultiLayerRNN(nn.Module): def __init__(self, num_layers, ...): self.layers = nn.ModuleList([RNNCell(...) for _ in range(num_layers)]) 2. **双向RNN**： - 同时处理正向和反向序列 3. **变种结构**： - LSTM：增加遗忘门/输入门/输出门 - GRU：简化门控机制 --- ### 六、训练注意事项 1. **梯度裁剪**： python torch.nn.utils.clip_grad_norm_(model.parameters(), max_norm=5) 2. **序列处理技巧**： - 使用pack_padded_sequence处理变长序列 - Teacher Forcing训练策略 --- 通过这个基础实现，您可以理解RNN的核心工作机制。实际应用中建议使用PyTorch内置的nn.RNN、nn.LSTM等模块，它们已优化了计算效率并支持更多功能。

def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim): super().__init__() self.hidden_dim = hidden_dim # 输入到隐藏层的权重 self.W_xh = nn.Parameter(torch.randn(input_dim, hidden_dim)) # 隐藏...

class SimpleRNN(nn.Module): def __init__(self, vocab_size, embed_dim, hidden_dim,max_seq_len): super().__init__() self.embedding = nn.Embedding( num_embeddings=vocab_size + 1, # +1 for padding index 0 embedding_dim=embed_dim ) self.rnn = nn.RNN( input_size=embed_dim, hidden_size=hidden_dim, batch_first=True ) self.flatten = nn.Flatten() #全连接层 self.fc = nn.Linear(max_seq_len * hidden_dim, 1) def forward(self, x): embedded = self.embedding(x) _, hidden = self.rnn(embedded) # 只获取最终步 flattened = self.flatten(hidden) return torch.sigmoid(self.fc(flattened))model = SimpleRNN( vocab_size=vocab_size, embed_dim=50, # 与之前word2vec维度一致 hidden_dim=50, # 隐藏层维度 max_seq_len=50 )报错为Traceback (most recent call last): File "D:\projects\django_pro\test_app\simpleRNN(Word2Vec).py", line 126, in <module> outputs = model(sequences).squeeze() File "D:\conda\envs\django_env\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1518, in _wrapped_call_impl return self._call_impl(*args, **kwargs) File "D:\conda\envs\django_env\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1527, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "D:\projects\django_pro\test_app\simpleRNN(Word2Vec).py", line 76, in forward return torch.sigmoid(self.fc(flattened)) File "D:\conda\envs\django_env\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1518, in _wrapped_call_impl return self._call_impl(*args, **kwargs) File "D:\conda\envs\django_env\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1527, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "D:\conda\envs\django_env\lib\site-packages\torch\nn\modules\linear.py", line 114, in forward return F.linear(input, self.weight, self.bias) RuntimeError: mat1 and mat2 shapes cannot be multiplied (1x3200 and 2500x1)

如果用户确实只需要最后一个时间步的输出，那么应该从output中取出最后一个时间步的数据，即output[:, -1, :]，其形状是(batch_size, hidden_dim)，此时全连接层的输入维度应为hidden_dim，所以应该将self.fc改为nn....
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