pytorch环境下搭建CNN-LSTM模型

比眉伴天荒 2024-03-25 16:28 57阅读 0赞

好的，下面是在 PyTorch 环境下搭建 CNN-LSTM 模型的步骤。

首先，你需要导入 PyTorch 库并准备好你的数据。然后，你可以定义你的 CNN 和 LSTM 层，并按照你的需要调整参数。接下来，你可以将这些层组合起来，构建出你的 CNN-LSTM 模型。例如：

\`\`\`python import torch import torch.nn as nn

## 定义 CNN 层 ##

class CNN(nn.Module): def **init**(self, input\_size, output\_size): super(CNN, self).**init**() self.conv1 = nn.Conv2d(input\_size, output\_size, kernel\_size=3, stride=1, padding=1) self.relu = nn.ReLU()

def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.relu(x)
        return x

## 定义 LSTM 层 ##

class LSTM(nn.Module): def **init**(self, input\_size, hidden\_size, num\_layers, output\_size): super(LSTM, self).**init**() self.lstm = nn.LSTM(input\_size, hidden\_size, num\_layers, batch\_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden\_size, output\_size)

def forward(self, x):
        x, _ = self.lstm(x)
        x = self.fc(x[:, -1, :])  # 取最后一个时刻的隐藏状态作为输出
        return x

## 组合 CNN 和 LSTM 层，构建 CNN-LSTM 模型 ##

class CNN\_LSTM(nn.Module): def **init**(self, input\_size, output\_size): super(CNN\_LSTM, self).**init**() self.cnn = CNN(input\_size, output\_size) self.lstm = LSTM(output\_size, 128, 2, output\_size)

def forward(self, x):
        x = self.cnn(x)
        x = x.permute(0, 2, 1, 3)  # 将通道维放到最后
        x = x.reshape(x.shape[

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