用torch.nn模块搭建的模型是一个layer,用torch.nn.function模块搭建的模型是函数。 先看一下torch.nn.lstm(input_size,hidden_size,num_layers,bias,batch_first,dropout,bidirectional) input_size==embedding_size hidden_size,lstm模型参数维度 num_layers,有几层LSTM bias: 隐层状态是否带bias,默认为true。bias...
nn.LSTM(input_size,hidden_size,num_layers,bias,batch_first,dropout,bidirectional)input_size:单词的embedding num hidden_size:定义的隐藏层大小 num_layers:堆叠几个LSTM层,默认为1bias:加不加bias,默认为Truebatch_first:输入格式为(batch,seq,feature),默认为False 输入 input:(seq_len,batch,input_size)h...
nn.RNN(input_size, hidden_size, num_layers=1, nonlinearity=tanh, bias=True, batch_first=False, dropout=0, bidirectional=False) 参数说明 input_size输入特征的维度, 一般rnn中输入的是词向量,那么 input_size 就等于一个词向量的维度 hidden_size隐藏层神经元个数,或者也叫输出的维度(因为rnn输出为各个...
inputs = torch.from_numpy(inputs_numpy).to(torch.float32) inputs.shape torch.Size([64, 32, 300]):表示[batchsize, max_length, embedding_size] hidden_size =128lstm = nn.LSTM(300,128, batch_first=True, num_layers=1) output, (hn, cn) = lstm(inputs)print(output.shape)print(hn.sh...
PyTorch中的nn模块提供了循环神经网络的实现。下面构造一个含单隐藏层、隐藏单元个数为256的循环神经网络层rnn_layer: num_hiddens = 256 # rnn_layer = nn.LSTM(input_size=vocab_size, hidden_size=num_hiddens) # 已测试 rnn_layer = nn.RNN(input_size=vocab_size, hidden_size=num_hiddens) ...
input_size——输入数据的特征维数,通常就是embedding_dim(词向量的维度) hidden_size——LSTM中隐层的维度 num_layers——循环神经网络的层数 bias——用不用偏置,default=True; False,the layer does not use bias weights b_ih and b_hh. batch_first——这个要注意,通常我们输入的数据shape=(batch_size,...
input_size:一般是词嵌入的大小 hidden_size:隐含层的维度 num_layers:默认是1,单层LSTM bias:是否使用bias batch_first:默认为False,如果设置为True,则表示第一个维度表示的是batch_size dropout:直接看英文吧 bidirect...
import torch from torch import nn # 构建4层的LSTM,输入的每个词用10维向量表示,隐藏单元和记忆单元的尺寸是20 lstm = nn.LSTM(input_size=10, hidden_size=20, num_layers=4) # 输入的x:其中batch_size是3表示有三句话,seq_len=5表示每句话5个单词,feature_len=10表示每个单词表示为长10的向量 x ...
如果在初始化LSTM时令batch_first=True，那么input和output的shape将由：input(seq_len,batch_size,input...
[batch_size, input_dim] * [input_dim, num_hiddens] + [batch_size, num_hiddens] *[num_hiddens, num_hiddens] +bias 可以发现每个隐藏状态形状都是[batch_size, num_hiddens], 起始输出也是一样的 注意:上面为了方便假设num_step=1 GRU/LSTM等参数同上面RNN ...