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目录

一、Pytorch搭建神经网络的简单步骤

二、LSTM网络

三、Pytorch搭建LSTM网络的代码实战

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 一、Pytorch搭建神经网络

PyTorch是一个基于Python的深度学习框架，提供了自动求导机制、强大的GPU支持和动态图等特性。PyTorch搭建神经网络的一般步骤：

1.导入必要的库和数据

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim# 加载数据并进行预处理
train_data = ...
test_data = ...

2.定义神经网络模型

# 建立Net网络
class Net(nn.Module):def __init__(self):super(Net, self).__init__()self.fc1 = nn.Linear(784, 256)  # 输入层到隐藏层self.fc2 = nn.Linear(256, 10)   # 隐藏层到输出层def forward(self, x):x = x.view(-1, 784)        # 将样本拉平成一维向量x = nn.functional.relu(self.fc1(x))x = self.fc2(x)return xnet = Net()

3.定义损失函数和优化器

 # 使用交叉熵作为损失函数，适合分类问题
criterion = nn.CrossEntropyLoss()   # 使用随机梯度下降进行参数优化
optimizer = optim.SGD(net.parameters(), lr=0.01, momentum=0.9)    

4.训练模型

num_epochs =10 # 训练次数for epoch in range(num_epochs):for i, data in enumerate(train_loader, 0):inputs, labels = dataoptimizer.zero_grad()outputs = net(inputs)loss = criterion(outputs, labels)loss.backward()optimizer.step()

5.测试模型

correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():for data in test_loader:images, labels = dataoutputs = net(images)_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)total += labels.size(0)correct += (predicted == labels).sum().item()print('Accuracy of the network on the 10000 test images: %d %%' % (100 * correct / total)

PyTorch搭建神经网络的具体步骤都是按照以上模板进行搭建的，大家可以记住以上步骤。

二、LSTM网络

LSTM网络是一种特殊的循环神经网络，它能够学习处理序列中的长期依赖性，而不会受到梯度消失或梯度爆炸的影响。LSTM中的关键组成部分是门控机制，它允许网络选择性地丢弃或保留信息。每个门控单元都包括一个sigmoid激活函数和一个逐元素乘积。

LSTM的内部状态由三个向量组成：记忆细胞状态、隐藏状态和输入。在每个时间步，LSTM接收输入​和前一个时刻的记忆状态和隐藏状态​。然后，它使用门控机制来计算以下内容：

 1.遗忘门：决定从前一个时间步的记忆状态中删除哪些信息。

其中和是遗忘门的权重和偏差，是sigmoid激活函数。

 2.输入门：决定将哪些新信息添加到记忆状态中。

 3.候选记忆状态：包括新的候选信息。

 4.更新记忆状态：根据遗忘门、输入门和候选记忆状态更新记忆状态

其中⊙表示逐元素乘积。

 5.输出门：决定从记忆状态中输出哪些信息。

 6.隐藏状态：根据输出门和记忆状态计算隐藏状态。

LSTM通过门控机制实现了选择性地保留或丢弃信息，从而学习处理长序列的能力。在训练过程中，LSTM网络通过反向传播算法自动调整门控单元的参数，使其能够更好地适应数据。

三、Pytorch搭建LSTM网络的代码实战

import torch
import torch.nn as nnclass LSTM(nn.Module):def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size):super().__init__()self.hidden_size = hidden_sizeself.num_layers = num_layersself.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers)self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)def forward(self, x):h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(1), self.hidden_size).to(x.device)c0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(1), self.hidden_size).to(x.device)out, _ = self.lstm(x, (h0, c0))out = self.fc(out[-1, :, :])return out# 准备数据
input_size = 10   # 输入特征数
hidden_size = 20  # 隐藏层特征数
num_layers = 2    # LSTM层数
output_size = 2   # 输出类别数
batch_size = 3    # 批大小
sequence_length = 5  # 序列长度# 随机生成一些数据
x = torch.randn(sequence_length, batch_size, input_size)
y = torch.randint(output_size, (batch_size,))# 定义优化器和损失函数
model = LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, output_size)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)# 开始训练
num_epochs = 100
for epoch in range(num_epochs):outputs = model(x)loss = criterion(outputs, y)optimizer.zero_grad()loss.backward()optimizer.step()if (epoch+1) % 10 == 0:print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, num_epochs, loss.item()))# 预测新数据
with torch.no_grad():test_x = torch.randn(sequence_length, batch_size, input_size)outputs = model(test_x)_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)print(predicted)

运行结果：

Epoch [10/100], Loss: 0.0209
Epoch [20/100], Loss: 0.0007
Epoch [30/100], Loss: 0.0002
Epoch [40/100], Loss: 0.0002
Epoch [50/100], Loss: 0.0001
Epoch [60/100], Loss: 0.0001
Epoch [70/100], Loss: 0.0001
Epoch [80/100], Loss: 0.0001
Epoch [90/100], Loss: 0.0001
Epoch [100/100], Loss: 0.0001
tensor([0, 0, 0])Process finished with exit code 0