基于pytorch的lstm参数使用详解
lstm(*input,**kwargs)
将多层长短时记忆(LSTM)神经网络应用于输入序列。
参数：
input_size:输入'x'中预期特性的数量
hidden_size:隐藏状态'h'中的特性数量
num_layers:循环层的数量。例如，设置''num_layers=2''意味着将两个LSTM堆叠在一起，形成一个'堆叠的LSTM'，第二个LSTM接收第一个LSTM的输出并计算最终结果。默认值:1
bias:如果'False'，则该层不使用偏置权重'b_ih'和'b_hh'。默认值:'True'
batch_first:如果''True'',则输入和输出张量作为(batch,seq,feature)提供。默认值:'False'
dropout:如果非零，则在除最后一层外的每个LSTM层的输出上引入一个“dropout”层，相当于:attr:'dropout'。默认值:0
bidirectional:如果‘True'，则成为双向LSTM。默认值:'False'
输入:input，(h_0,c_0)
**input**ofshape(seq_len,batch,input_size):包含输入序列特征的张量。输入也可以是一个压缩的可变长度序列。
see:func:'torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence'或:func:'torch.nn.utils.rnn.pack_sequence'的细节。
**h_0**ofshape(num_layers*num_directions,batch,hidden_size):张量包含批处理中每个元素的初始隐藏状态。
如果RNN是双向的，num_directions应该是2，否则应该是1。
**c_0**ofshape(num_layers*num_directions,batch,hidden_size):张量包含批处理中每个元素的初始单元格状态。
如果没有提供'(h_0,c_0)'，则**h_0**和**c_0**都默认为零。
输出:output，(h_n,c_n)
**output**ofshape(seq_len,batch,num_directions*hidden_size):包含LSTM最后一层输出特征'(h_t)'张量，
对于每个t.Ifa:class:'torch.nn.utils.rnn.PackedSequence'已经给出，输出也将是一个打包序列。
对于未打包的情况，可以使用'output.view(seq_len,batch,num_directions,hidden_size)'，正向和反向分别为方向'0'和'1'。
同样，在包装的情况下，方向可以分开。
**h_n**ofshape(num_layers*num_directions,batch,hidden_size):包含't=seq_len'隐藏状态的张量。
与*output*类似，thelayers可以使用以下命令分隔
h_n.view(num_layers,num_directions,batch,hidden_size)对于'c_n'相似
**c_n**(num_layers*num_directions,batch,hidden_size):张量包含't=seq_len'的单元状态
所有的权重和偏差都初始化自:
include::cudnn_persistent_rnn.rst
importtorch importtorch.nnasnn #双向rnn例子 #rnn=nn.RNN(10,20,2) #input=torch.randn(5,3,10) #h0=torch.randn(2,3,20) #output,hn=rnn(input,h0) #print(output.shape,hn.shape) #torch.Size([5,3,20])torch.Size([2,3,20]) #双向lstm例子 rnn=nn.LSTM(10,20,2)#(input_size,hidden_size,num_layers) input=torch.randn(5,3,10)#(seq_len,batch,input_size) h0=torch.randn(2,3,20)#(num_layers*num_directions,batch,hidden_size) c0=torch.randn(2,3,20)#(num_layers*num_directions,batch,hidden_size) #output:(seq_len,batch,num_directions*hidden_size) #hn,cn(num_layers*num_directions,batch,hidden_size) output,(hn,cn)=rnn(input,(h0,c0)) print(output.shape,hn.shape,cn.shape) >>>torch.Size([5,3,20])torch.Size([2,3,20])torch.Size([2,3,20])
以上这篇基于pytorch的lstm参数使用详解就是小编分享给大家的全部内容了，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持毛票票。
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