在LSTM模型中,hidden size指的是LSTM单元隐藏状态的维度。这个维度决定了LSTM单元能够捕捉和存储的信息量。hidden size越大,LSTM单元能够表示的信息就越复杂,但同时也需要更多的计算资源和内存。 2. 如何合理设置LSTM的hidden size 合理设置hidden size需要综合考虑以下几个因素: 任务复杂度:更复杂的
常用的就是Input_size就是输入的大小,一般就是多维度的最后一个维度的值。 hidden_size 是输出的维度,也是指输出数据的维度的最后一个维度的大小。 bidrectional表示是否为双向lstm。这可能影响输出维度,后面讲。 e.p. 代码语言:javascript 代码运行次数:0 lstm_bi=torch.nn.LSTM(input_size=10,hidden_size=20...
self.lstm=nn.LSTM(input_size,hidden_layer_size)self.linear=nn.Linear(hidden_layer_size,output_size)#初始化隐含状态及细胞状态C,hidden_cell变量包含先前的隐藏状态和单元状态 self.hidden_cell=(torch.zeros(1,1,self.hidden_layer_size),torch.zeros(1,1,self.hidden_layer_size))# 为什么的第二个参数...
hidden_size = 64 # 这里我自己定义的,定义的是lstm的hidden也是输出的维度 num_layers = 1 # 先定义一层的LSTM 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...
hidden_size是 LSTM 中隐层的单元数; forward方法实施数据的前向传播。 4. 训练模型 现在我们需要训练我们的 LSTM 模型。首先,实例化模型并定义损失函数和优化器。 # 初始化模型、损失函数和优化器input_size=5hidden_size=10# 可以根据需要调整model=LSTMModel(input_size,hidden_size)criterion=nn.MSELoss()#...
cn(num_layers * num_directions, batch, hidden_size) Pytorch里的LSTM单元接受的输入都必须是3维的张量(Tensors).每一维代表的意思不能弄错。 第一维体现的是序列(sequence)结构,也就是序列的个数,用文章来说,就是每个句子的长度,因为是喂给网络模型,一般都设定为确定的长度,也就是我们喂给LSTM神经元的每个...
hidden_size: 隐藏层节点数 c_0(细胞状态的初始化): 维度形状为 (num_layers * num_directions, batch, hidden_size),各参数含义和h_0类似。 当然,如果你没有传入(h_0, c_0),那么这两个参数会默认设置为0。 输出数据 格式output, (h,c): out.shape的输出结果:每个时刻最后一层的输出,(batch,time_...
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)。
self.rnn=nn.RNN(x_size, hidden_size, n_layers, batch_first=True)self.out=nn.Linear(hidden_size, output_size) 这是一个很本质的问题, 也比较重要。为什么RNN的模型这么简单，它的效果比更复杂的全连接要好呢？这个和我们平时生活中做各种事情其实都很类似，他背后的原因是他的信息保留的更多。RNN模型...