PyTorch在NLP任务中的应用：文本分类、序列生成等
引言 自然语言处理（NLP）是人工智能领域的一个重要分支，旨在让计算机理解和处理人类语言。近年来，深度学习在NLP任务中取得了显著进展，而PyTorch作为一个灵活且强大的深度学习框架，为NLP研究提供了有力的支持。本文将介绍PyTorch在NLP任务中的应用，包括文本分类、序列生成等，...
在Python中使用LSTM和PyTorch进行时间序列预测
顾名思义，时间序列数据是一种随时间变化的数据类型。例如，24小时内的温度，一个月内各种产品的价格，一年中特定公司的股票价格。诸如长期短期记忆网络（LSTM）之类的高级深度学习模型能够捕获时间序列数据中的模式，因此可用于对数据的未来趋势进行预测。在本文中，您将看到如何使用LSTM算法使用时间序列数据进...
PyTorch使用一维卷积对时间序列数据分类
数据展示时间序列数据也就是自变量是时间的一维数据，平时接触到的y= x, y = sinx等都是可以认为是时间序列数据。本次实验使用的是波形数据，可以认为不同形态的反射波形代表不同的类别。以下分别是两种类别的数据集，和四种类别的数据集，同一种颜色代表同一种类别。模型搭建采用PyTorch搭建网络模型...
PyTorch-Forecasting一个新的时间序列预测库
在本文中我们介绍PyTorch-Forecasting的特性和功能，并进行示例代码演示。 PyTorch-Forecasting的安装非常简单： pip install pytorch-forecasting 但是需要注意的是，他目前现在只支持Pytorch 1.7以上，但是2.0是否支持我没有测试...
使用PyTorch-LSTM进行单变量时间序列预测的示例教程
在本教程中，我们将使用PyTorch-LSTM进行深度学习时间序列预测。我们的目标是接收一个值序列，预测该序列中的下一个值。最简单的方法是使用自回归模型，我们将专注于使用LSTM来解决这个问题。数据准备让我们看一个时间序列样本。下图显示了2013年至2018年石油价格的一些数据。这只是一个日期轴上单...
LSTM：在Python中使用PyTorch使用LSTM进行时间序列预测
时间序列数据，顾名思义，是一种随着时间改变的数据。例如，24小时气温数据，一个月得分产品价格数据，某一公司股票价格年度数据。高级深度学习模型，比如长短期记忆网络（LSTM），能够捕获到时间序列数据中的变化模式，进而能够预测数据的未来趋势。在这篇文章中，你将会看到如何利用LSTM算法来对时间序列数据进...
Pytorch中的LSTM:如何添加/更改序列长度维度?
我在pytorch中运行LSTM，但据我所知，它只取序列长度= 1。当我将序列长度整形为4或其他数字时，就会得到输入和目标长度不匹配的错误。如果我同时对输入和目标进行整形，那么模型会抱怨它不接受多目标标签。 我的训练数据集有66512行和16839列，目标中有3个类别/类。我想使用批处理大小为200...
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