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pytorch - lstm

2021.04.29 15:04 7,848 Views language

pytorch기반 간단한 lstm 모델입니다. 중간중간 불필요한 코드는 주석 처리 하였습니다. 많이 부족하니 참고만 해주세요.ㅎ ㅎ 
 감사합니다.

Code
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촉촉한초코칩
2021.04.30 14:07

이제 pytorch 입문하려고 하는데 좋은 공부 자료가 될 것 같습니다! 감사합니다

함께하는우리
2021.05.01 14:20

네 ㅎ ㅎ

비회원
2021.05.03 16:42

하이퍼파라미터 설정 중 아래의 코드에서 
optimizer = torch.optim.Optimizer(dangjin_floating.parameters(), lr=learning_rate, momentum=0.9)



AttributeError                            Traceback (most recent call last)
 in ()
      3 learning_rate = 0.0001
      4 sequence_length = 24 # 24 일때가 가장 좋았음.
----> 5 optimizer = torch.optim.Optimizer(dangjin_floating.parameters(), lr=learning_rate, momentum=0.9)
      6 criterion = nn.MSELoss()
      7 epochs = 2000

AttributeError: 'numpy.ndarray' object has no attribute 'parameters'
위와 같은 오류가 발생하는데 이유가 뭘까요?

함께하는우리
2021.05.03 18:25

코드 수정하였습니다. 감사합니다.

dnrdldnrl
2021.05.26 19:38

안녕하세요! AI 쪽 입문자입니다. 좋은 코드를 공유해주셔서 감사합니다.  혹시 질문하나 해도 될까요??
simple_lstm 클래스 모델설계를 한 다음, dangjin_floating, dangjin_warehouse, dangjin, ulsan 부분 코드에서
=> train_x, train_y = make_batch(dangjin.reshape(-1,1), sequence_length) 이 부분에서
속성 에러 (AttributeError: 'simple_lstm' object has no attribute 'reshape')가 뜹니다.. 에러를 번역해보니 'simple_lstm의 클래스에는 reshape라는 속성은 존재하지 않는다' 같은데.. 원인을 몰라서
구글링을 해봤을 때, 앞에 values를 붙여주면 해결된다는데, 똑같은 오류만 계속 뜨네요.. 혹시 해결방법이 있을까요??

함께하는우리
2021.05.26 22:44

안녕하세요. 제가 코드를 급하게 짜다보니 조금 혼동이 있으셨을 수 있겠네요.
처음 dangjin.reshap(-1,1) 부분에서 dangjin은 Dataframe 입니다.
그러나  똑같은 셀에서 dangjin을 model로 재정의 해주는 코드가 있기 때문에, 셀을 2번 이상 실행시키면 에러가 할 수 있습니다.
코드 전체를 한번에 실행 할 경우 에러는 발생하지 않지만, 똑같은 셀을 여러번 실행 시키면 에러가 발생 할 수 있습니다.
혹시 궁금증이 해결 되지않으신다면 제가 코드를 수정해서 올려드리겠습니다.  
감사합니다.

dnrdldnrl
2021.05.27 00:31

삭제된 댓글입니다

dnrdldnrl
2021.05.27 00:31

train_x, train_y = make_batch(dangjin.reshape(-1,1), sequence_length)에서의 dangjin만 데이터프레임이고 나머지 dangjin을 모델로 재정의할때는 변수명을 조금 다르게 바꾸는 것이 방법일 것 같네요... 일단 한번 도전해보고 다시 답글 남기겠습니다!

감사합니다.

dnrdldnrl
2021.05.27 02:07

해결되었습니다! 감사합니다!!

함께하는우리
2021.05.27 11:03

넵 다음에는 좀 정리를 해서 올려야겠네요 ㅎㅎ ..

아침달팽이
2021.05.27 22:49

잘 보고 갑니다.^^

함께하는우리
2021.05.28 17:37

감사합니다.