人工智能选号器（人工智能(Pytorch)搭建LSTM网络实现简单案例）

时间2025-04-30 05:55:36分类IT科技浏览7526

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本文参加新星计划人工智能(Pytorch)赛道：https://bbs.csdn.net/topics/613989052

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

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

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 x net = 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 = data optimizer.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 = data outputs = 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 nn class LSTM(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size): super().__init__() self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.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

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