pytorch lstm训练例子,pytorch lstm实现
本文主要介绍PyTorch深度学习LSTM从输入输入到线性输出的深度理解。有需要的朋友可以借鉴一下，希望能有所帮助。祝大家进步很大，早日升职加薪。
目录
LSTM介绍LSTM参数InputsOutputsbatch _ first的情况
LSTM介绍
关于LSTM的具体原理，请参考：
https://www.jb51.net/article/178582.htm
https://www.jb51.net/article/178423.htm
系列文章：
PyTorch构建双向LSTM实现时序负荷预测
PyTorch构建LSTM实现多变量多步长时序负荷预测
PyTorch建成LSTM实现多变量时序负荷预测
PyTorch建设LSTM实现时序负荷预测
LSTM参数
关于神经网络的参数。LSTM在官方文件中给出的解释是：
总共有七个参数，其中只有前三个是必需的。由于PyTorch的DataLoader被广泛用于形成批量数据，batch_first也很重要。LSTM的两个常见应用场景是文本处理和时间序列预测，下面我将从这两个方面详细讲解每个参数。
Input_size:在文本处理中，因为一个单词不能参与运算，所以我们要通过Word2Vec来嵌入这个单词，把每个单词表示成一个向量。这时input_size=embedding_size。比如每个句子有五个单词，每个单词用一个100维的向量表示，所以这里input _ size=100在时间序列预测中，比如负荷预测，每个负荷都是一个单独的值，可以直接参与计算，所以不需要把每个负荷都表示成一个向量。此时，input_size=1。但如果用多元预测，比如我们用前24小时每个时刻的【负荷、风速、温度、压力、湿度、天气、节假日信息】来预测下一时刻的负荷，那么此时input_size=7。Hidden_size:隐藏层节点的数量。你可以随意设置。Num_layers:层数。Nn。LSTMCell与nn比较。默认情况下，LSTM的层数为1。Batch_first:默认值为False，其含义稍后描述。
Inputs
关于LSTM的投入，官方文件给出了如下定义：
如你所见，输入由两部分组成：输入，(初始隐藏状态h_0，初始单元状态c_0)
其中输入：
输入(序列长度，批量大小，输入大小)
Seq_len:在文本处理中，如果一个句子有7个单词，那么seq _ len=7；在时间序列预测中，假设我们用前24小时的负荷来预测下一时刻的负荷，那么seq_len=24。Batch_size:输入LSTM一次的样品数量。在文本处理中，可以一次输入很多句子；在时间序列预测中，还可以一次输入多条数据。Input_size:见上。(h_0，c_0):
h_0(方向数*层数，批量大小，隐藏大小)
c_0(方向数*层数，批量大小，隐藏大小)
h0和c0的形状相同。
Num_directions:如果是双向LSTM，那么num _ directions=2；否则，数量方向=1。Num_layers:见上一篇文章。Batch_size:见上一篇文章。Hidden_size:见上一篇文章。
Outputs
关于LSTM的产量，官方文件给出的定义
为：
可以看到，输出也由两部分组成：otput、(隐状态h_n，单元状态c_n)
其中output的shape为：
output(seq_len, batch_size, num_directions * hidden_size)
h_n和c_n的shape保持不变，参数解释见前文。
batch_first
如果在初始化LSTM时令batch_first=True，那么input和output的shape将由：
input(seq_len, batch_size, input_size)output(seq_len, batch_size, num_directions * hidden_size)
变为：
input(batch_size, seq_len, input_size)output(batch_size, seq_len, num_directions * hidden_size)
即batch_size提前。
案例
简单搭建一个LSTM如下所示：
class LSTM(nn.Module):def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size, batch_size):
super().__init__()
self.input_size = input_size
self.hidden_size = hidden_size
self.num_layers = num_layers
self.output_size = output_size
self.num_directions = 1 # 单向LSTM
self.batch_size = batch_size
self.lstm = nn.LSTM(self.input_size, self.hidden_size, self.num_layers, batch_first=True)
self.linear = nn.Linear(self.hidden_size, self.output_size)
def forward(self, input_seq):
h_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size).to(device)
c_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size).to(device)
seq_len = input_seq.shape[1] # (5, 30)
# input(batch_size, seq_len, input_size)
input_seq = input_seq.view(self.batch_size, seq_len, 1) # (5, 30, 1)
# output(batch_size, seq_len, num_directions * hidden_size)
output, _ = self.lstm(input_seq, (h_0, c_0)) # output(5, 30, 64)
output = output.contiguous().view(self.batch_size * seq_len, self.hidden_size) # (5 * 30, 64)
pred = self.linear(output) # pred(150, 1)
pred = pred.view(self.batch_size, seq_len, -1) # (5, 30, 1)
pred = pred[:, -1, :] # (5, 1)
return pred
其中定义模型的代码为：
self.lstm = nn.LSTM(self.input_size, self.hidden_size, self.num_layers, batch_first=True)self.linear = nn.Linear(self.hidden_size, self.output_size)
我们加上具体的数字：
self.lstm = nn.LSTM(self.input_size=1, self.hidden_size=64, self.num_layers=5, batch_first=True)self.linear = nn.Linear(self.hidden_size=64, self.output_size=1)
再看前向传播：
def forward(self, input_seq):h_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size).to(device)
c_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size).to(device)
seq_len = input_seq.shape[1] # (5, 30)
# input(batch_size, seq_len, input_size)
input_seq = input_seq.view(self.batch_size, seq_len, 1) # (5, 30, 1)
# output(batch_size, seq_len, num_directions * hidden_size)
output, _ = self.lstm(input_seq, (h_0, c_0)) # output(5, 30, 64)
output = output.contiguous().view(self.batch_size * seq_len, self.hidden_size) # (5 * 30, 64)
pred = self.linear(output) # (150, 1)
pred = pred.view(self.batch_size, seq_len, -1) # (5, 30, 1)
pred = pred[:, -1, :] # (5, 1)
return pred
假设用前30个预测下一个，则seq_len=30，batch_size=5，由于设置了batch_first=True，因此，输入到LSTM中的input的shape应该为：
input(batch_size, seq_len, input_size) = input(5, 30, 1)
但实际上，经过DataLoader处理后的input_seq为：
input_seq(batch_size, seq_len) = input_seq(5, 30)
(5, 30)表示一共5条数据，每条数据的维度都为30。为了匹配LSTM的输入，我们需要对input_seq的shape进行变换：
input_seq = input_seq.view(self.batch_size, seq_len, 1) # (5, 30, 1)
然后将input_seq送入LSTM：
output, _ = self.lstm(input_seq, (h_0, c_0)) # output(5, 30, 64)
根据前文，output的shape为：
output(batch_size, seq_len, num_directions * hidden_size) = output(5, 30, 64)
全连接层的定义为：
self.linear = nn.Linear(self.hidden_size=64, self.output_size=1)
因此，我们需要将output的第二维度变换为64(150, 64)：
output = output.contiguous().view(self.batch_size * seq_len, self.hidden_size) # (5 * 30, 64)
然后将output送入全连接层：
pred = self.linear(output) # pred(150, 1)
得到的预测值shape为(150, 1)。我们需要将其进行还原，变成(5, 30, 1)：
pred = pred.view(self.batch_size, seq_len, -1) # (5, 30, 1)
在用DataLoader处理了数据后，得到的input_seq和label的shape分别为：
input_seq(batch_size, seq_len) = input_seq(5, 30)label(batch_size, output_size) = label(5, 1)
由于输出是输入右移，我们只需要取pred第二维度（time）中的最后一个数据：
pred = pred[:, -1, :] # (5, 1)
这样，我们就得到了预测值，然后与label求loss，然后再反向更新参数即可。
时间序列预测的一个真实案例请见：PyTorch搭建LSTM实现时间序列预测（负荷预测）
以上就是PyTorch深度学习LSTM从input输入到Linear输出的详细内容，更多关于LSTM input输入Linear输出的资料请关注盛行IT软件开发工作室其它相关文章！
郑重声明：本文由网友发布，不代表盛行IT的观点，版权归原作者所有，仅为传播更多信息之目的，如有侵权请联系，我们将第一时间修改或删除，多谢。