pytorch中lstm学习
2021/10/21 23:39:51
本文主要是介绍pytorch中lstm学习,对大家解决编程问题具有一定的参考价值,需要的程序猿们随着小编来一起学习吧!
if __name__ == '__main__': import torch import torch.nn as nn # 神经网络模块 rnn = nn.LSTM(10, 20, 2) # 输入数据x的向量维数10, 设定lstm隐藏层的特征维度20, 此model用2个lstm层。如果是1,可以省略,默认为1) input = torch.randn(5, 3, 10) # 输入的input为,序列长度seq_len=5, 每次取的minibatch大小,batch_size=3, 数据向量维数=10(仍然为x的维度)。每次运行时取3个含有5个字的句子(且句子中每个字的维度为10进行运行) # 初始化的隐藏元和记忆元,通常它们的维度是一样的 # 2个LSTM层,batch_size=3, 隐藏层的特征维度20 h0 = torch.randn(2, 3, 20) c0 = torch.randn(2, 3, 20) # 这里有2层lstm,output是最后一层lstm的每个词向量对应隐藏层的输出,其与层数无关,只与序列长度相关 # hn,cn是所有层最后一个隐藏元和记忆元的输出 output, (hn, cn) = rnn(input, (h0, c0)) ##模型的三个输入与三个输出。三个输入与输出的理解见上三输入,三输出 print(output.size(), hn.size(), cn.size())
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