batch_size:一次性输入LSTM中的样本个数。在文本处理中,可以一次性输入很多个句子;在时间序列预测中,也可以一次性输入很多条数据。 input_size:见前文。 (h_0, c_0): h_0(num_directions * num_layers, batch_size, hidden_size) c_0(num_directions * num_layers, batch_size, hidden_size) h_0和...
self.lstm=nn.LSTM(self.input_size,self.hidden_size,self.num_layers,batch_first=True)self.linear=nn.Linear(self.hidden_size,self.output_size)defforward(self,input_seq):h_0=torch.randn(self.num_directions*self.num_layers,self.batch_size,self.hidden_size).to(device)c_0=torch.randn(self.nu...
PyTorch中的LSTM核心在于理解其输入和输出结构，以支持文本处理和时序预测等任务。LSTM的七参数中，input、初始隐状态h_0和单元状态c_0是基础组件，batch_first则影响数据的输入顺序。LSTM的输入包括这两部分，且它们的形状需要匹配。输入到LSTM的是两部分：input，其形状为(batch_size, seq_len, input_...