从1开始的LSTM
为什么是“从1开始”？因为RNN的逻辑实在太绕，而且正逐渐被Transformer取代，所以我直接调用了nn.LSTM，重点在于数据集处理和训练，预测函数 123456789101112131415161718192021222324252627282930import torchfrom torch import nnimport collectionsimport reclass SimpleRNNModel(nn.Module): def __init__(self, vocab_size, num_hiddens): super().__init__() self.num_hiddens = num_hiddens # 1. Embedding 层：把字符 ID 转成稠密向量 self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, num_hiddens) # 2. RNN 层：核心循环动力 self.rnn = nn.LSTM(num_hiddens,...
从0开始的ResNet
123456789101112131415161718192021222324import torchimport torchvisionimport torchvision.transforms as transformsimport torch.nn as nntransform_train=transforms.Compose([ transforms.RandomCrop(32,padding=4), transforms.RandomHorizontalFlip(), transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.4914, 0.4822, 0.4465), (0.2023, 0.1994, 0.2010)),])transform_test=transforms.Compose([ transforms.ToTensor(), transforms.Normalize((0.4914, 0.4822, 0.4465), (0.2023, 0.1994,...
从0开始的Transformer
基于pytorch，从底层实现transformer1234import torchfrom torch import nnimport mathimport re 1device=torch.device('mps') 读取数据集，这里使用”time machine” 12345def read_time_machine(): # 这里假设你已经有了 txt 文件，或者直接从网络下载 with open('timemachine.txt', 'r') as f: lines = f.readlines() return [re.sub('[^A-Za-z]+', ' ', line).strip().lower() for line in...
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