Pytorch 对比TensorFlow 学习:Day 17-18: 循环神经网络(RNN)和LSTM

这篇具有很好参考价值的文章主要介绍了Pytorch 对比TensorFlow 学习:Day 17-18: 循环神经网络(RNN)和LSTM。希望对大家有所帮助。如果存在错误或未考虑完全的地方,请大家不吝赐教,您也可以点击"举报违法"按钮提交疑问。

Day 17-18: 循环神经网络(RNN)和LSTM

在这两天的学习中,我专注于理解循环神经网络(RNN)和长短期记忆网络(LSTM)的基本概念,并学习了它们在处理序列数据时的应用。

1.RNN和LSTM基础:

RNN:了解了RNN是如何处理序列数据的,特别是它的循环结构可以用于处理时间序列或连续数据。
LSTM:学习了LSTM作为RNN的一种改进,它通过引入遗忘门、输入门和输出门解决了RNN的长期依赖问题。

2.实践应用:

使用这些概念来处理一个简单的序列数据任务,例如时间序列预测或文本数据处理。
构建一个包含RNN或LSTM层的神经网络模型。

3.PyTorch和TensorFlow实现:

在PyTorch中,使用nn.RNN或nn.LSTM来实现这些网络。
在TensorFlow中,使用Keras的SimpleRNN或LSTM层。

PyTorch代码示例:

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
class SimpleLSTM(nn.Module):#定义一个简单的LSTM模型
def init(self, input_size, hidden_size, num_classes):
super(SimpleLSTM, self).init()
self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, batch_first=True)
self.fc = nn.Linear(hidden_size, num_classes)
def forward(self, x):
# 初始隐藏状态和细胞状态
h0 = torch.zeros(1, x.size(0), hidden_size)
c0 = torch.zeros(1, x.size(0), hidden_size)
# 前向传播
out, _ = self.lstm(x, (h0, c0))
out = out[:, -1, :]
out = self.fc(out)
return out
#实例化模型、定义损失函数和优化器
input_size = 10 # 输入数据的特征维度
hidden_size = 20 # 隐藏层特征维度
num_classes = 2 # 输出类别数
model = SimpleLSTM(input_size, hidden_size, num_classes)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

TensorFlow代码示例
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense

#定义一个简单的LSTM模型
model = Sequential([
LSTM(20, input_shape=(None, 10)), # 输入序列的长度任意,特征维度为10
Dense(2, activation=‘softmax’) # 假设是二分类问题
])

#编译模型
model.compile(optimizer=‘adam’,
loss=‘sparse_categorical_crossentropy’,
metrics=[‘accuracy’])

#模型概要
model.summary()文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-808717.html

到了这里,关于Pytorch 对比TensorFlow 学习:Day 17-18: 循环神经网络(RNN)和LSTM的文章就介绍完了。如果您还想了解更多内容,请在右上角搜索TOY模板网以前的文章或继续浏览下面的相关文章,希望大家以后多多支持TOY模板网!

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处: 如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请点击违法举报进行投诉反馈,一经查实,立即删除!

领支付宝红包 赞助服务器费用

相关文章

  • 《PyTorch深度学习实践》第十一讲 循环神经网络(基础篇 + 高级篇)

    b站刘二大人《PyTorch深度学习实践》课程第十一讲循环神经网络(基础篇 + 高级篇)笔记与代码: https://www.bilibili.com/video/BV1Y7411d7Ys?p=12vd_source=b17f113d28933824d753a0915d5e3a90 https://www.bilibili.com/video/BV1Y7411d7Ys?p=13spm_id_from=pageDrivervd_source=b17f113d28933824d753a0915d5e3a90 markdown笔记:https://gi

    2024年02月13日
    浏览(42)
  • Pytorch第2周:深度学习基础 - Day 8-9: 神经网络基础

    Pytorch第2周:深度学习基础 - Day 8-9: 神经网络基础 学习目标: 理解神经网络的基础概念。 学习如何使用PyTorch的nn模块构建神经网络。 学习内容: 神经网络基础概念: 神经元:构成神经网络的基本单元,模拟生物神经元的功能。 层:神经网络的构建块,包括输入层、隐藏层

    2024年01月20日
    浏览(56)
  • Pytorch学习第二周--Day 12-13: 构建你的第一个神经网络

    Day 12-13: 构建你的第一个神经网络 在这两天里,我动手实践构建了我的第一个神经网络,目的是解决一个基本的分类问题。使用了两个主流的深度学习框架:PyTorch和TensorFlow,以对比和理解它们在神经网络构建方面的不同。 目标:构建一个全连接的神经网络来处理分类问题。

    2024年01月20日
    浏览(40)
  • Python深度学习026:基于Pytorch的典型循环神经网络模型RNN、LSTM、GRU的公式及简洁案例实现(官方)

    循环神经网络(也有翻译为递归神经网络)最典型的三种网络结构是: RNN(Recurrent Neural Network,循环神经网络) LSTM(Long Short-Term Memory,长短期记忆网络) GRU(Gate Recurrent Unit,门控循环单元) 理解参数的含义非常重要,否则,你不知道准备什么维度的输入数据送入模型 先

    2023年04月22日
    浏览(40)
  • Pytorch和Tensoflow对比学习第三周--Day 19-20: 数据加载和预处理

    这两天的学习重点是掌握在PyTorch和TensorFlow中进行数据加载和预处理的方法。正确的数据处理是训练有效模型的关键步骤。 数据加载和预处理: 学习了如何使用PyTorch的DataLoader和Dataset类以及TensorFlow的数据API来加载和预处理数据。 理解了数据标准化、转换和批处理的重要性。

    2024年01月20日
    浏览(58)
  • TensorFlow和Pytorch分析经典数据iris实现区别和对比

    TensorFlow 分析 iris 数据的源码 当使用TensorFlow来分析Iris数据集时,可以使用经典的机器学习问题——鸢尾花分类任务。以下是一个使用TensorFlow库来训练和评估模型的基本源代码示例: 上述代码中,我们首先导入了所需的库和模块。然后,加载Iris数据集并将特征数据 X 和标签

    2024年02月16日
    浏览(39)
  • pytorch——基于循环神经网络的情感分类

    基于给定数据集,进行数据预处理,搭建以LSTM为基本单元的模型,以Adam优化器对模型进行训练,使用训练后的模型进行预测并计算预测分类的准确率。 IMDB数据集是一个对电影评论标注为正向评论与负向评论的数据集,共有25000条文本数据作为训练集,25000条文本数据作为测

    2024年02月04日
    浏览(44)
  • 循环神经网络-单变量序列预测详解(pytorch)

    参考博客 (1)导入所需要的包 (2)读取数据并展示 (3)数据预处理 缺失值,转化成numpy.ndarray类型,转化成float类型,归一化处理 (4)划分训练集和测试集 用30个预测一个 1-30:31 2-31:32 … 94-143:144 需要注意 a = [dataset[i: (i + look_back)]] ,而不是 a = dataset[i: (i + look_back)] 对于

    2024年01月17日
    浏览(63)
  • 【全网最详细】使用PyTorch实现循环神经网络

    目录 1. 什么是循环神经网络 2. PyTorch中的循环神经网络 3. 创建循环神经网络模型 小结 4.训练循环神经网络模型 5.评估循环神经网络模型 欢迎来到这篇使用PyTorch实现循环神经网络的教程!在这里,我将向您展示如何使用PyTorch创建、训练和评估一个循环神经网络(RNN),并将

    2024年02月13日
    浏览(49)

觉得文章有用就打赏一下文章作者

支付宝扫一扫打赏

博客赞助

微信扫一扫打赏

请作者喝杯咖啡吧~博客赞助

支付宝扫一扫领取红包,优惠每天领

二维码1

领取红包

二维码2

领红包