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使用PyTorch实现的二分类模型示例,综合了CNN、LSTM和Attention技术

以下是一个使用PyTorch实现的二分类模型示例,综合了CNN、LSTM和Attention技术,并尝试满足你提出的各项需求:

1. 数据预处理

  1. 扩充输入数据维度
    假设你的原始数据是二维的(例如图像或序列数据),可以通过一些变换来扩充维度。例如,对于图像数据,可以进行翻转、旋转、缩放等操作;对于序列数据,可以进行滑动窗口操作,增加数据的多样性。
import torch
import torchvision.transforms as transforms

# 定义图像数据的变换
transform = transforms.Compose([

http://www.kler.cn/a/461013.html

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