hidden_size = hidden_num # 这里设置了 batch_first=True, 所以应该 inputs = inputs.view(inputs.shape[0], -1, inputs.shape[1]) # 针对时间序列预测问题,相当于将时间步(seq_len)设置为 1。 self.GRU_layer = nn.GRU(input_size=input_num, hidden_size=hidden_num, batch_first=True) self....
batch_first: 如果为 True,则输入和输出数据的第一个维度是批大小;否则,第一个维度是序列长度。默认为 False。dropout: 当 num_layers > 1 时,在每两个 GRU 层之间使用的 dropout 概率。默认为 0(不使用 dropout)。bidirectional: 如果为 True,则使用双向 GRU,即正向和反向两个方向上的 GRU 层。默认为 ...
Pytorch学习-GRU使用 importtorch.nnasnnimporttorch # gru=nn.GRU(input_size=50,hidden_size=50,batch_first=True)# embed=nn.Embedding(3,50)# x=torch.LongTensor([[0,1,2]])# x_embed=embed(x)# out,hidden=gru(x_embed)gru=nn.GRU(input_size=5,hidden_size=6,num_layers=2,# gru层数 ba...
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...
batch_first:若为True,则输入和输出的形状为(batch, seq, feature)。 代码示例 接下来我们将展示一个简单的示例,使用GRU进行序列数据的处理。 importtorchimporttorch.nnasnn# 定义GRU模型classSimpleGRUModel(nn.Module):def__init__(self,input_size,hidden_size,num_layers=1):super(SimpleGRUModel,self)._...
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。
num_layers=2, # gru层数 batch_first=False, # 默认参数 True:(batch, seq, feature) False:True:( seq,batch, feature), bidirectional=False, # 默认参数 ) # N=batch size # L=sequence length # D=2 if bidirectional=True else 1 # Hin=input size ...
self.gru=nn.GRU( num_layers=rnn_num_layers, input_size=input_feature_len, hidden_size=hidden_size, batch_first=True, bidirectional=bidirectional, dropout=rnn_dropout ) self.device=device defforward(self,input_seq): ht=torch....
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。 classGRUModel(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 = inputs.view(inputs...