回忆前面的batch_first这个参数,他是为了能够让我们将数据按照习惯的形式投入。而缺省状态是False,这个时候第二个维度才代表数据的输入batch数,但实际操作的过程中会还是会将第一和第二维度进行转置。 文档中的hidden输出维度的含义为[num_layers * num_directions, batch, hidden_size]。 而我们这里面的隐藏状态因为...
第一个要注意的地方就是网络的输入和前面讲过的卷积神经网络不同,因为卷积神经网络的输入是将batch放在前面,而在循环神经网络中将batch放在中间,当然可以使用batch_first=True 让batch放在前面; 第二个要注意的地方就是网络的输出是(seq, batch, hidden*direction),这里的 direction=1或者2前面也说过,如果是双向的网...
通过GRU层实现 通过PyTorch提供的集成好的GRU层进行实现,简单快捷,但丧失了一些灵活性。 class GRUModel(nn.Module): def __init__(self, input_num, hidden_num, output_num): super(GRUModel, self).__init__() self.hidden_size = hidden_num # 这里设置了 batch_first=True, 所以应该 inputs =...
bias:默认为 True,如果为 false 则表示神经元不使用bias 偏移参数。 batch_first:如果设置为True,则输入数据的维度中第一个维度就是 batch 值,默认为 False。默认情况下第一个维度是序列的长度, 第二个维度才是batch,第三个维度是特征数目。 dropout:如果不为空,则表示最后跟一个dropout 层抛弃部分数据,抛弃数...
输入数据的形状:输入数据的形状应该与GRU模型的输入尺寸相匹配。对于单层的GRU模型,输入数据的形状应该是(batch_size, sequence_length, input_size)。对于多层的GRU模型,还需要加上一个额外的维度,以表示每一层的输出。 初始状态:在执行前向传播之前,需要为GRU模型的初始状态设置一个合适的值。通常可以使用零值或随...
batch_first:如果为True,则输入和输出的张量形状为(batch, seq, feature),否则为(seq, batch, feature)。默认为False。 ... 例如,如果要创建一个具有2个LSTM层,每个层大小为128的模型,可以使用以下代码: 代码语言:txt 复制 import torch import torch.nn as nn ...
当使用nn.RNN或nn.GRU时,hn是Tensor;使用nn.LSTM时,hn=(h_n, c_n)是一个元组 注意:无论batch_first为何值,hn形状总是(num_directions * num_layers, batch_size, hidden_size) 注意:输出hn的batch维度已经恢复为原始输入input的句子顺序 3.使用pad_packed_sequence对上一步的result解包(即填充0) ...
3.1 torch.nn.GRU() 参数: input_size:输入特征的维度 hidden_size:隐藏层的特征维度 num_layers:层数 bias:如果是True,那么将不会使用bias,默认是True batch_first:如果是True,那么输入的Tensor的shape是[batch_size, time_step, feature],输出也是[batch_size, time_step, feature],默认是False,即[time_ste...
batch_first:如果设置为 True,则输入数据的维度中第一个维度就 是 batch 值,默认为 False。默认情况下第一个维度是序列的长度, 第二个维度才是 - - batch,第三个维度是特征数目。 dropout:如果不为空,则表示最后跟一个 dropout 层抛弃部分数据,抛弃数据的比例由该参数指定。默认为0。
batch_first:第一维是非为batch size,默认为false;如果设为true,意味着输入和输出的第一维是batch。 代码实现很简单,对于一个一层的RNN,实现多对一的分类: class RNN(nn.Module): def __init__(self, input_dim, hidden_dim, num_layers, num_class): super(RNN,self).__init__() self.input_dim ...