代码语言：python

所属分类：人工智能

代码描述：python pytorch使用LSTM通过正弦函数值来预测余弦函数的值分布代码，我们取正弦函数的值作为LSTM的输入，来预测余弦函数的值。基于Pytorch来构建LSTM模型，采用1个输入神经元，1个输出神经元，16个隐藏神经元作为LSTM网络的构成参数，平均绝对误差（LMSE）作为损失误差，使用Adam优化算法来训练LSTM神经网络。

代码标签： python pytorch LSTM 正弦 函数 预测 余弦 函数 分布代

下面为部分代码预览，完整代码请点击下载或在bfwstudio webide中打开

#!/usr/local/python3/bin/python3
# -*- coding: utf-8 -*
import numpy as np
import torch
from torch import nn
import matplotlib.pyplot as plt

# Define LSTM Neural Networks
class LstmRNN(nn.Module):
    """
        Parameters：
        - input_size: feature size
        - hidden_size: number of hidden units
        - output_size: number of output
        - num_layers: layers of LSTM to stack
    """
    def __init__(self, input_size, hidden_size=1, output_size=1, num_layers=1):
        super().__init__()
 
        self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers) # utilize the LSTM model in torch.nn 
        self.forwardCalculation = nn.Linear(hidden_size, output_size)
 
    def forward(self, _x):
        x, _ = self.lstm(_x)  # _x is input, size (seq_len, batch, input_size)
        s, b, h = x.shape  # x is output, size (seq_len, batch, hidden_size)
        x = x.view(s*b, h)
        x = self.forwardCalculation(x)
.........完整代码请登录后点击上方下载按钮下载查看

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