1. 一般表示为[batch_size, time_step, input_size] 2. 中文解释为[每一次feed数据的行数,时间步长,输入变量个数] 3.1 分开讲解,input_size 如果你使用7个自变量来预测1个因变量,那么input_size=7,output_size=1 如果你使用8个自变量来预测3个因变量,那么input_size=8,output_size=3 这个还是比较好理解的...
lstm = torch.nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers) input = getFromDataSet() # 函数没定义,就是从data中取batch条数据,input的shape:[seq_len, batch_size, input_size]=[MAX_LEN+2, batch, 128] output, hidden = lstm(input, hidden=None) # Pytorch的LSTM会自己初始化hidden,因此hidden...
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...
hidden_size类似于全连接网络的结点个数,hidden_size的维度等于hn的维度,这就是每个时间输出的维度结果。我们的hidden_size是自己定的,根据炼丹得到最佳结果。 为什么我们的input_size可以和hidden_size不同呢,因为超参数已经帮我们完成了升维或降维,如下图(超参数计算流程)。 此时我引用正弦预测例子,后续会展示代码,...
输入到LSTM的是两部分：input，其形状为(batch_size, seq_len, input_size)，以及初始状态(h_0, c_0)，两者形状一致。输出则包括新的隐状态h_n和单元状态c_n，它们的形状保持不变。设置batch_first=True时，input和output的维度顺序会变为(batch_size, seq_len, *)，这对于批量处理数据非常...
可以看到,num_batch = num_samples / batch_size(这里没有进行向上或向下取整是因为在某些地方可以设置是否需要那些不完整的被进行补零的batch),seq_len仍然不会影响最后生成的batch的数量,只有batch_size和num_samples会对batch的数量进行影响。 可能忽略了feature_dims仅凭借id来代表数据难以理解,那换种方式看看,假...
所以设定好这个值是很重要的事情,它和batch_size,feature_dimensions(在词向量的时候就是embedding_size了)构成了我们Input的三大维度,无论是keras/tensorflow,亦或是Pytorch,本质上都是这样。 牵涉到这个问题是听说Pytorch自由度更高,最近在做实验的时候开始尝试用Pytorch了,写完代码跑通后,过了段时间才意识到,好像没...
LSTM模型的input_shape是指输入数据的形状,通常表示为(batch_size, timesteps, input_dim),其中batch_size表示每个批次中的样本数量,timesteps表示序列数据的时间步数,input_dim表示每个时间步输入数据的维度。input_shape可以看作是一段序列数据的原始表示。 而LSTM模型的output_shape则表示LSTM层输出的形状,通常表示为...
🐛 Describe the bug With nn.LSTM, the following code should not work import torch from torch import nn seq_length = 5 batch_size = 3 rnn=nn.LSTM(input_size=13,hidden_size=4,num_layers = 2,batch_first=True) input_sequence = torch.rand((bat...
c0 = torch.zeros(self.num_layers * 2, x.size(0), self.hidden_size).to(self.device) def forward(self, x): # 初始化隐藏状态和细胞状态 h0 = torch.zeros(self.num_layers * 2, x.size(0), self.hidden_size).to(self.device)