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...
importtorchfromtorchimportnnimporttorch.nn.functionalasFclassGRUtest(nn.Module):def__init__(self,input,hidden,act):super().__init__()self.gru=nn.GRU(input,hidden,batch_first=True)ifact=='sigmoid':# 激活函数后面未使用self.act=nn.Sigmoid()elifact=='tanh':self.act=nn.Tanh()elifact=='r...
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 =...
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 ...
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...
self.gru = torch.nn.GRU(input_dim, hidden_size, n_layers, batch_first=True,bidirectional=True) # 加了一个线性层,全连接 self.fc1 = torch.nn.Linear(hidden_size*2, 300) # 加入了第二个全连接层 self.fc2 = torch.nn.Linear(300, out_size) ...
torch.nn.GRU函数的输入包括以下参数: input_size:输入张量的特征维度大小。 hidden_size:隐藏状态的特征维度大小。 num_layers:GRU层的数量,默认为1。 bias:是否使用偏置,默认为True。 batch_first:如果为True,则输入和输出张量的形状为(batch_size, sequence_length, input_size)。默认为False。
gru = nn.GRU(input_size=5, hidden_size=6, 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 ...
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: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_step, batch_size, feature] dropout:如果值是非零,那么除最后一层外,其他层的输出都会套上一个dropout层 ...