一、项目简介在上一个使用一维卷积CNN进行风速预测的项目基础上，本项目基于Pytorch使用LSTM和多头Attention实现时间序列（风速）的预测，只使用风速一个特征来预测风速，适用于初学预测的小伙伴。项目参考了多个网络上的代码以及借助了chatgpt的灵感，对整个项目分解到各个py文件中形成一个完整项目的基本框架，其他类似项目可以用这个框架进行修改，增加了loss计算和相应的绘图
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2023-11-15 17:21:02
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初始化阶段，其中要注意的是 hid_dim要和Q、K、V词向量的长度相等import torch
from torch import nn
class MultiheadAttention(nn.Module):
# n_heads：多头注意力的数量
# hid_dim：每个词输出的向量维度
def __init__(self, hid_dim,
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2023-11-23 21:35:46
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目录Self-Attention的结构图forward输入中的query、key、valueforward的输出实例化一个nn.MultiheadAttention进行forward操作关于maskReference Self-Attention的结构图本文侧重于Pytorch中对self-attention的具体实践，具体原理不作大量说明，self-attention的具体结构请参照下图。 (
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2023-08-30 08:44:21
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1.torch.autogradAutograd是python中的自动求导库 PyTorch 作为一个深度学习平台，在深度学习任务中比 NumPy 这个科学计算库强在哪里呢？一是 PyTorch 提供了自动求导机制，二是对 GPU 的支持。由此可见，自动求导 (autograd) 是 PyTorch，乃至其他大部分深度学习框架中的重要组成部分。2.torch.optimtorch.optim模块中
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2023-11-30 18:01:24
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参考：attention-is-all-you-need-pytorchNLP 中的Mask全解Transformer代码详解-pytorch版Transformer模型结构Transformer模型结构如下图： Transformer的整体结构就是分成Encoder和Decoder两部分，并且两部分之间是有联系的，可以注意到Encoder的输出是Decoder第二个Multi-head
# PyTorch实现BiLSTM Attention
## 简介
在这篇文章中，我将教会你如何使用PyTorch实现BiLSTM Attention模型。BiLSTM Attention是一种常用的序列模型，它在自然语言处理（NLP）任务中非常有效，如情感分析、机器翻译等。本文将按照以下流程逐步介绍如何实现这个模型：
1. 准备数据
2. 构建模型
3. 定义损失函数和优化器
4. 训练模型
原创
2023-08-31 04:21:35
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一，nn.functional 和 nn.Module前面我们介绍了Pytorch的张量的结构操作和数学运算中的一些常用API。利用这些张量的API我们可以构建出神经网络相关的组件(如激活函数，模型层，损失函数)。Pytorch和神经网络相关的功能组件大多都封装在 torch.nn模块下。这些功能组件的绝大部分既有函数形式实现，也有类形式实现。其中nn.functional(一般引入后改名为F)有
自注意力机制（self-attention）是一种基于注意力机制的神经网络模型，主要用于自然语言处理任务中。它在Transformer模型中被广泛使用，能够对输入序列中的每个元素计算其与其他元素之间的关系，并使用这些关系来更好地表示输入序列。在自注意力机制中，每个元素都是一个向量表示，例如，在语言处理中，可以将每个单词的嵌入向量作为输入序列中的元素。然后，为了计算每个元素与其他元素之间的关系，自注
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2023-12-10 09:02:29
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# 如何实现 PyTorch 中的 Multihead Attention
在深度学习中，注意力机制是一个非常重要的概念。其中，Multihead Attention（多头注意力）是一种尤为流行的实现方式。本文将教你如何使用 PyTorch 框架实现官方的 Multihead Attention，并详细说明每一步的过程。
## 工作流程
为了更清晰的展示整个实现过程，下面是一个简单的工作流程
目录1.最一开始的输入和encoder之前的处理2.得到seasonal和trend3.拼接得到seasonal和trend4.对原始的向量进行编码得到输出5.接下来进入了encoder的部分5.1整个encoder的架构5.2整个encoder_layer的架构5.3attention的计算1.最一开始的输入和encoder之前的处理这里mean和zeros的维度都是（32，96，7）。而输入的
self-attention自注意力自我注意已经成功地用于各种任务，包括阅读理解、抽象总结、文本蕴涵和学习任务独立的句子表征。原文地址：https://semanticscholar.org/paper/204e3073870fae3d05bcbc2f6a8e263d9b72e776 本文贡献： 1）不同于以往主流机器翻译使用基于RNN的seq2seq模型框架，该论文用attention
这篇博客是对https://pytorch.org/tutorials/intermediate/seq2seq_translation_tutorial.html#sphx-glr-intermediate-seq2seq-translation-tutorial-py中一些问题的解惑，可以配合使用，有其他不理解的也欢迎讨论。 原实验运行在老版本的python和torch上，在当前版本已经做不到
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2023-10-27 18:33:18
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目录从整体网路结构来看，分为三个部分：编码层，解码层，输出层1、编码层 位置编码实现attention mask实现Encoder layer：1. 多头注意力 2、前馈神经网络transformer的encoder和decoder的差别为什么需要Mask处理如何进行Mask处理 四、Transformer的特点4.1 并行处理4.2Encoder与Decoder的联
推荐开源项目：ConvLSTM_pytorch - 应用于序列预测的深度学习工具项目地址:https://gitcode.com/gh_mirrors/co/ConvLSTM_pytorch在这个日益发展的深度学习时代，对时间序列数据的处理变得越来越重要。ConvLSTM_pytorch 是一个基于 PyTorch 的强大库，实现了卷积循环神经网络（ConvLSTM），为处理空间和时间维度的数据提
目录1. 指定GPU编号2. 查看模型每层的输出情况3. 梯度裁剪4. 扩展单张图片的维度5. 独热编码6. 防止验证模型时爆显存7. 学习率衰减8. 冻结某些层的参数9. 对不同层使用不同的学习率1. 指定GPU编号方式1设置当前使用的GPU为0号设备：os.environ["CUDA_VISIBLE_DEVICES"] = "0"设置当前使用的GPU为0,1,2,3号设备：os.environ
Transformer结构如下图所示：（1）Self-Attention在 Transformer 的 Encoder 中，数据首先会经过一个叫做 self-attention 的模块，得到一个加权后的特征向量 Z，这个 Z 就是论文公式1中的Attention(Q,K,V)：在公式中，之所以要除以根号d_k（词向量或隐含层维度），原因有：1）防止输入softmax的数值过大，进而导致偏导数趋近于
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2023-10-28 18:57:26
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Attention近年来，Attention机制越来越火，在下不才，可能比你们多看了几篇博客，分享一些我对于Attention机制的理解，推荐大家去看李宏毅老师的视频，讲的非常清楚，也可以参考博客。和绝大多数神经网络模型相似，Attention机制最先应用于图像领域，后来逐渐引入到自然语言处理中。经典的论文可以看看这几篇：《Recurrent Models of Visual Attention》
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2024-01-10 21:24:27
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问题基于条件的卷积GAN 在那些约束较少的类别中生成的图片较好，比如大海，天空等；但是在那些细密纹理，全局结构较强的类别中生成的图片不是很好，如人脸（可能五官不对应），狗（可能狗腿数量有差，或者毛色不协调）。可能的原因大部分卷积神经网络都严重依赖于局部感受野，而无法捕捉全局特征。另外，在多次卷积之后，细密的纹理特征逐渐消失。SA-GAN解决思路不仅仅依赖于局部特征，也利用全局特征，通过将不同位置的特征图结合起来（转置就可以结合不同位置的特征）。###################
原创
2021-08-12 22:16:06
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文章目录0 写在前面1 卷积层2 下采样3 卷积和下采样4 输出是十分类的问题5 特征提取器6 卷积层6.1 单通道卷积6.2 多通道卷积6.3 卷积输出7 卷积核的维度确定8 局部感知域（过滤器）9 卷积层代码实现10 填充padding11 定义模型12 完整代码 0 写在前面在传统的神经网络中，我们会把输入层的节点与隐含层的所有节点相连。卷积神经网络中，采用“局部感知”的方法，即不再把输入
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2023-08-10 10:31:37
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Python——面向对象三大特性之封装封装含义封装单从字面意思理解，装就是装东西，封就是不让外面知道。封的概念代表隐藏。我们学习过的类就有封装的概念。Pyhton并不依赖语言的特性去封装数据，而是通过遵循一定的数据属性和函数属性的命名约定来达到封装的效果。（大白话讲，python并没有真实封装隐藏的语法，更像是通过君子协议，告诉你这个就是我要封装隐藏的东西，外部调用者不能调用这个；然而外部者想要调
