Pytorch实现LSTM案例总结学习
前言
关键步骤主要分为数据准备和模型构建两大部分,其中,
数据准备主要工作:
- 1、训练集和测试集的划分
- 2、训练数据的归一化
- 3、规范输入数据的格式
模型构建部分主要工作
1、构建网络层、前向传播forward()
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 | class LSTM(nn.Module): #注意Module首字母需要大写 def __init__( self , input_size = 1 , hidden_layer_size = 100 , output_size = 1 ): super ().__init__() self .hidden_layer_size = hidden_layer_size # 创建LSTM层和linear层,LSTM层提取特征,linear层用作最后的预测 # LSTM算法接受三个输入:先前的隐藏状态,先前的单元状态和当前输入。 self .lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_layer_size) self .linear = nn.Linear(hidden_layer_size, output_size) #初始化隐含状态及细胞状态C,hidden_cell变量包含先前的隐藏状态和单元状态 self .hidden_cell = (torch.zeros( 1 , 1 , self .hidden_layer_size), torch.zeros( 1 , 1 , self .hidden_layer_size)) # 为什么的第二个参数也是1 # 第二个参数代表的应该是batch_size吧 # 是因为之前对数据已经进行过切分了吗????? def forward( self , input_seq): #lstm的输出是当前时间步的隐藏状态ht和单元状态ct以及输出lstm_out lstm_out, self .hidden_cell = self .lstm(input_seq.view( len (input_seq), 1 , - 1 ), self .hidden_cell) #按照lstm的格式修改input_seq的形状,作为linear层的输入 predictions = self .linear(lstm_out.view( len (input_seq), - 1 )) #返回predictions的最后一个元素 return predictions[ - 1 ] |
定义好每层之后,最后还需要通过前向传播的方式把这些串起来,这就涉及如何定义forward函数。
forward函数的任务需要把输入层、网络层、输出层链接起来,实现信息的前向传导。
forward该函数的参数一般为输入数据,返回值是输出数据。
2、实例化网络,定义损失函数和优化器
1 2 3 4 5 | #创建LSTM()类的对象,定义损失函数和优化器 model = LSTM() loss_function = nn.MSELoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr = 0.001 ) #建立优化器实例 print (model) |
3、训练模型、反向传播backward()
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 | epochs = 150 for i in range (epochs): for seq, labels in train_inout_seq: #清除网络先前的梯度值 optimizer.zero_grad() #初始化隐藏层数据 model.hidden_cell = (torch.zeros( 1 , 1 , model.hidden_layer_size), torch.zeros( 1 , 1 , model.hidden_layer_size)) #实例化模型 y_pred = model(seq) #计算损失,反向传播梯度以及更新模型参数 #训练过程中,正向传播生成网络的输出,计算输出和实际值之间的损失值 single_loss = loss_function(y_pred, labels) single_loss.backward() #调用backward()自动生成梯度 optimizer.step() #使用optimizer.step()执行优化器,把梯度传播回每个网络 # 查看模型训练的结果 if i % 25 = = 1 : print (f 'epoch:{i:3} loss:{single_loss.item():10.8f}' ) print (f 'epoch:{i:3} loss:{single_loss.item():10.10f}' ) |
训练模型时需要使模型处于训练模式,即调用model.train()。
缺省情况下梯度是累加的,需要手工把梯度初始化或者清零,调用optimizer.zero_grad()。
在训练过程中正向传播生成网络的输出,计算输出与实际值之间的损失值。调用loss.backward()自动生成反向传播梯度,然后使用optimizer.step()执行优化器,把梯度传播回每个网络。
实现梯度反向传播的方法主要是复合函数的链式法则。Pytorch提供了自动反向传播的功能,使用nn工具箱,无需自己编写反向传播,直接让损失函数调用backward()即可。
反向传播中,优化器十分重要,这类优化算法通过使用参数的梯度值更新参数。
4、测试模型
1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 | fut_pred = 12 test_inputs = train_data_normalized[ - train_window:].tolist() #首先打印出数据列表的最后12个值 print (test_inputs) #更改模型为测试或者验证模式 model. eval () #把training属性设置为false,使模型处于测试或验证状态 for i in range (fut_pred): seq = torch.FloatTensor(test_inputs[ - train_window:]) with torch.no_grad(): model.hidden = (torch.zeros( 1 , 1 , model.hidden_layer_size), torch.zeros( 1 , 1 , model.hidden_layer_size)) test_inputs.append(model(seq).item()) #打印最后的12个预测值 print (test_inputs[fut_pred:]) #由于对训练集数据进行了标准化,因此预测数据也是标准化了的 #需要将归一化的预测值转换为实际的预测值。通过inverse_transform实现 actual_predictions = scaler.inverse_transform(np.array(test_inputs[train_window:]).reshape( - 1 , 1 )) print (actual_predictions) |
全部代码如下:
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def forward( self , input_seq): lstm_out, self .hidden_cell = self .lstm(input_seq.view( len (input_seq), 1 , - 1 ), self .hidden_cell) #lstm的输出是当前时间步的隐藏状态ht和单元状态ct以及输出lstm_out #按照lstm的格式修改input_seq的形状,作为linear层的输入 predictions = self .linear(lstm_out.view( len (input_seq), - 1 )) return predictions[ - 1 ] #返回predictions的最后一个元素 """ forward方法:LSTM层的输入与输出:out, (ht,Ct)=lstm(input,(h0,C0)),其中 一、输入格式:lstm(input,(h0, C0)) 1、input为(seq_len,batch,input_size)格式的tensor,seq_len即为time_step 2、h0为(num_layers * num_directions, batch, hidden_size)格式的tensor,隐藏状态的初始状态 3、C0为(seq_len, batch, input_size)格式的tensor,细胞初始状态 二、输出格式:output,(ht,Ct) 1、output为(seq_len, batch, num_directions*hidden_size)格式的tensor,包含输出特征h_t(源于LSTM每个t的最后一层) 2、ht为(num_layers * num_directions, batch, hidden_size)格式的tensor, 3、Ct为(num_layers * num_directions, batch, hidden_size)格式的tensor, """ #创建LSTM()类的对象,定义损失函数和优化器 model = LSTM() loss_function = nn.MSELoss() optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr = 0.001 ) #建立优化器实例 print (model) """ 模型训练 batch-size是指1次迭代所使用的样本量; epoch是指把所有训练数据完整的过一遍; 由于默认情况下权重是在PyTorch神经网络中随机初始化的,因此可能会获得不同的值。 """ epochs = 150 for i in range (epochs): for seq, labels in train_inout_seq: #清除网络先前的梯度值 optimizer.zero_grad() #训练模型时需要使模型处于训练模式,即调用model.train()。缺省情况下梯度是累加的,需要手工把梯度初始化或者清零,调用optimizer.zero_grad() #初始化隐藏层数据 model.hidden_cell = (torch.zeros( 1 , 1 , model.hidden_layer_size), torch.zeros( 1 , 1 , model.hidden_layer_size)) #实例化模型 y_pred = model(seq) #计算损失,反向传播梯度以及更新模型参数 single_loss = loss_function(y_pred, labels) #训练过程中,正向传播生成网络的输出,计算输出和实际值之间的损失值 single_loss.backward() #调用loss.backward()自动生成梯度, optimizer.step() #使用optimizer.step()执行优化器,把梯度传播回每个网络 # 查看模型训练的结果 if i % 25 = = 1 : print (f 'epoch:{i:3} loss:{single_loss.item():10.8f}' ) print (f 'epoch:{i:3} loss:{single_loss.item():10.10f}' ) """ 预测 注意,test_input中包含12个数据, 在for循环中,12个数据将用于对测试集的第一个数据进行预测,然后将预测值附加到test_inputs列表中。 在第二次迭代中,最后12个数据将再次用作输入,并进行新的预测,然后 将第二次预测的新值再次添加到列表中。 由于测试集中有12个元素,因此该循环将执行12次。 循环结束后,test_inputs列表将包含24个数据,其中,最后12个数据将是测试集的预测值。 """ fut_pred = 12 test_inputs = train_data_normalized[ - train_window:].tolist() #首先打印出数据列表的最后12个值 print (test_inputs) #更改模型为测试或者验证模式 model. eval () #把training属性设置为false,使模型处于测试或验证状态 for i in range (fut_pred): seq = torch.FloatTensor(test_inputs[ - train_window:]) with torch.no_grad(): model.hidden = (torch.zeros( 1 , 1 , model.hidden_layer_size), torch.zeros( 1 , 1 , model.hidden_layer_size)) test_inputs.append(model(seq).item()) #打印最后的12个预测值 print (test_inputs[fut_pred:]) #由于对训练集数据进行了标准化,因此预测数据也是标准化了的 #需要将归一化的预测值转换为实际的预测值。通过inverse_transform实现 actual_predictions = scaler.inverse_transform(np.array(test_inputs[train_window:]).reshape( - 1 , 1 )) print (actual_predictions) """ 根据实际值,绘制预测值 """ x = np.arange( 132 , 132 + fut_pred, 1 ) plt.title( 'Month vs Passenger' ) plt.ylabel( 'Total Passengers' ) plt.xlabel( 'Months' ) plt.grid( True ) plt.autoscale(axis = 'x' , tight = True ) plt.plot(flight_data[ 'passengers' ]) plt.plot(x, actual_predictions) plt.show() #绘制最近12个月的实际和预测乘客数量,以更大的尺度观测数据 plt.title( 'Month vs Passenger' ) plt.ylabel( 'Total Passengers' ) plt.xlabel( 'Months' ) plt.grid( True ) plt.autoscale(axis = 'x' , tight = True ) plt.plot(flight_data[ 'passengers' ][ - train_window:]) plt.plot(x, actual_predictions) plt.show() |
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