Pytorch 对比TensorFlow 学习:Day 17-18: 循环神经网络(RNN)和LSTM
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()
相关文章:
Pytorch 对比TensorFlow 学习:Day 17-18: 循环神经网络(RNN)和LSTM
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…...
Java基础 - 07 Set之Set,AbstractSet
上边几篇,我们对java的List集合进行相关介绍,了解了关于List集合下的相关实现类的方法或者接口。 自本篇开始,将围绕java的Set进行介绍,也是对我java知识的巩固吧,处理业务越多,发现自己对基础知识的薄弱&…...
C++17新特性(三)新的标准库组件
1. optional 在编程时,我们经常会遇到可能会返回/传递/使用一个确定类型对象的场景。也就是说,这个对象可能有一个确定类型的值也可能没有任何值。因此,我们需要一种方法来模拟类似指针的语义:通过nullptr表示指针为空。解决方法…...
Spring Boot入门
SpringBoot介绍 什么是SpringBoot Spring Boot是由Pivotal团队提供的全新框架,其中“Boot”的意思就是“引导”,Spring Boot 并不是对 Spring 功能上的增强,而是提供了一种快速开发 Spring应用的方式。 特点 • 嵌入的 Tomcat,…...
【LeetCode】数学精选4题
目录 1. 二进制求和(简单) 2. 两数相加(中等) 3. 两数相除(中等) 4. 字符串相乘(中等) 1. 二进制求和(简单) 从字符串的右端出发向左做加法,…...
【漏洞复现】Hikvision SPON IP网络对讲广播系统命令执行漏洞(CVE-2023-6895)
文章目录 前言声明一、系统简介二、漏洞描述三、影响版本四、漏洞复现五、修复建议 前言 Hikvision Intercom Broadcasting System是中国海康威视(Hikvision)公司的一个对讲广播系统。 声明 请勿利用文章内的相关技术从事非法测试,由于传播…...
IDEA在重启springboot项目时没有自动重新build
IDEA在重启springboot项目时没有自动重新build 问题描述 当项目里面某些依赖或者插件更新了,target的class文件没有找到,导致不是我们需要的效果。 只能手动的清理target文件,麻烦得很 , 单体项目还好说,一次清理就…...
华为设备NAT的配置
实现内网外网地址转换 静态转换 AR1: sys int g0/0/0 ip add 192.168.10.254 24 int g0/0/1 ip add 22.33.44.55 24 //静态转换 nat static global 22.33.44.56 inside 192.168.10.1 动态转换 最多有两台主机同时访问外网 AR1: sys int g0/0/0 ip add…...
48-DOM节点,innerHTML,innerText,outerHTML,outerText,静态获取,单机click,cssText
1.DOM基础 Document Object Module,文档对象模型,window对象,document文档,都可以获取和操作 1)文档节点 2)属性节点(标签内的属性href,src) 3)文本节点(标签内的文字) 4)注释节点 5)元素节点(标签) 2.获取元素节点 2.1通过标签名获取getElementsByTagName() …...
多输入多输出 | Matlab实现基于LightGBM多输入多输出预测
多输入多输出 | Matlab实现基于LightGBM多输入多输出预测 目录 多输入多输出 | Matlab实现基于LightGBM多输入多输出预测预测效果基本介绍程序设计参考资料 预测效果 基本介绍 Matlab实现基于LightGBM多输入多输出预测(完整源码和数据) 1.data为数据集&a…...
【欢迎您的到来】这里是开源库get_local_info作者的付费专栏
您好, 我是带剑书生,开源库get_local_info的作者,欢迎您的到来,这里是我的付费专栏,在上一个付费专栏里,用简洁的语言,通俗的话语,帮助您更好的学习了Rust,现在将用本专栏…...
Java SE入门及基础(23)
目录 方法带参 1. 构造方法带参 案例场景 思考:以上代码存在什么问题? 2. 方法带参 方法带参语法 案例场景 思考:以上代码存在什么问题? Java SE文章参考:Java SE入门及基础知识合集-CSDN博客 方法带参 1. 构造方法带参 …...
蓝桥杯回文日期判断
思想:对于回文数的判断方法,最快的就是取其中一半的字符串长度,为s,然后将其进行翻转为s’ ,再把两者进行拼接即可保证是回文数,这样子就解决了枚举所有回文数的问题。 注意点: 要求必须是有效…...
Qt文件和目录相关操作
1.相关说明 QCoreApplication类、QFile类、QDir、QTemporaryDir类、QTemporaryFile类、QFileSystemWatcher类的相关函数 2.相关界面 3.相关代码 #include "dialog.h" #include "ui_dialog.h" #include <QFileDialog> #include <QTemporaryDir>…...
递归、搜索与回溯算法(专题一:递归)
往期文章(希望小伙伴们在看这篇文章之前,看一下往期文章) (1)递归、搜索与回溯算法(专题零:解释回溯算法中涉及到的名词)【回溯算法入门必看】-CSDN博客 接下来我会用几道题&#…...
element-ui 打包流程源码解析(下)
目录 目录结构和使用1,npm 安装1.1,完整引入1.2,按需引入 2,CDN3,国际化 接上文:element-ui 打包流程源码解析(上) 文章中提到的【上文】都指它 ↑ 目录结构和使用 我们从使用方式来…...
ChatGPT给出的前端面试考点(Vue.js)
ChatGPT给出的前端面试考点(Vue.js) 答案 1. Vue.js是什么?它的主要特点是什么? Vue.js是一个渐进式JavaScript框架,用于构建用户界面。它的主要特点包括: 数据绑定:Vue.js使用双向数据绑定&…...
ChatGPT 商业提示词攻略书
原文:ChatGPT Business Prompt Playbook 译者:飞龙 协议:CC BY-NC-SA 4.0 一、书系介绍 人工智能发展迅速。非常迅速。 所以我希望你做两件事: (1) 在 Twitter 上关注我:iamkylebalmer (2) 订阅我的免费电子邮件通…...
Notepad++运行C语言输出乱码
方法一:编码-编码字符集-中文-GB2312 这时原程序中文会变成乱码,我是重新输入中文 重新编译执行即可 缺陷:重开一个程序有中文还是会显示乱码,需要重新设置编码,比较麻烦 方法二:设置-首选项-新建-右侧编…...
深入解析 Java 方法引用:Lambda 表达式的进化之路
前言 方法引用是 Java 8 提供的一种新特性,它允许我们更简洁地传递现有方法作为参数。这项特性实际上是对 Lambda 表达式的一种补充,通过方法引用,我们可以直接引用现有方法,而无需编写完整的Lambda表达式。最近在使用方法引用的…...
智慧医疗能源事业线深度画像分析(上)
引言 医疗行业作为现代社会的关键基础设施,其能源消耗与环境影响正日益受到关注。随着全球"双碳"目标的推进和可持续发展理念的深入,智慧医疗能源事业线应运而生,致力于通过创新技术与管理方案,重构医疗领域的能源使用模式。这一事业线融合了能源管理、可持续发…...
使用van-uploader 的UI组件,结合vue2如何实现图片上传组件的封装
以下是基于 vant-ui(适配 Vue2 版本 )实现截图中照片上传预览、删除功能,并封装成可复用组件的完整代码,包含样式和逻辑实现,可直接在 Vue2 项目中使用: 1. 封装的图片上传组件 ImageUploader.vue <te…...
Python爬虫(二):爬虫完整流程
爬虫完整流程详解(7大核心步骤实战技巧) 一、爬虫完整工作流程 以下是爬虫开发的完整流程,我将结合具体技术点和实战经验展开说明: 1. 目标分析与前期准备 网站技术分析: 使用浏览器开发者工具(F12&…...
微服务商城-商品微服务
数据表 CREATE TABLE product (id bigint(20) UNSIGNED NOT NULL AUTO_INCREMENT COMMENT 商品id,cateid smallint(6) UNSIGNED NOT NULL DEFAULT 0 COMMENT 类别Id,name varchar(100) NOT NULL DEFAULT COMMENT 商品名称,subtitle varchar(200) NOT NULL DEFAULT COMMENT 商…...
MinIO Docker 部署:仅开放一个端口
MinIO Docker 部署:仅开放一个端口 在实际的服务器部署中,出于安全和管理的考虑,我们可能只能开放一个端口。MinIO 是一个高性能的对象存储服务,支持 Docker 部署,但默认情况下它需要两个端口:一个是 API 端口(用于存储和访问数据),另一个是控制台端口(用于管理界面…...
【LeetCode】3309. 连接二进制表示可形成的最大数值(递归|回溯|位运算)
LeetCode 3309. 连接二进制表示可形成的最大数值(中等) 题目描述解题思路Java代码 题目描述 题目链接:LeetCode 3309. 连接二进制表示可形成的最大数值(中等) 给你一个长度为 3 的整数数组 nums。 现以某种顺序 连接…...
【p2p、分布式,区块链笔记 MESH】Bluetooth蓝牙通信 BLE Mesh协议的拓扑结构 定向转发机制
目录 节点的功能承载层(GATT/Adv)局限性: 拓扑关系定向转发机制定向转发意义 CG 节点的功能 节点的功能由节点支持的特性和功能决定。所有节点都能够发送和接收网格消息。节点还可以选择支持一个或多个附加功能,如 Configuration …...
在树莓派上添加音频输入设备的几种方法
在树莓派上添加音频输入设备可以通过以下步骤完成,具体方法取决于设备类型(如USB麦克风、3.5mm接口麦克风或HDMI音频输入)。以下是详细指南: 1. 连接音频输入设备 USB麦克风/声卡:直接插入树莓派的USB接口。3.5mm麦克…...
五子棋测试用例
一.项目背景 1.1 项目简介 传统棋类文化的推广 五子棋是一种古老的棋类游戏,有着深厚的文化底蕴。通过将五子棋制作成网页游戏,可以让更多的人了解和接触到这一传统棋类文化。无论是国内还是国外的玩家,都可以通过网页五子棋感受到东方棋类…...
热门Chrome扩展程序存在明文传输风险,用户隐私安全受威胁
赛门铁克威胁猎手团队最新报告披露,数款拥有数百万活跃用户的Chrome扩展程序正在通过未加密的HTTP连接静默泄露用户敏感数据,严重威胁用户隐私安全。 知名扩展程序存在明文传输风险 尽管宣称提供安全浏览、数据分析或便捷界面等功能,但SEMR…...
