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...
这是 GRU 单元内部状态的维度,也是输出的维度。 num_layers: GRU 层的数量。可以堆叠多个 GRU 层以形成更深的网络结构。 bias: 如果为 True,则在门和候选隐藏状态中使用偏置项。默认为 True。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。
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...
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...
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 ...
请记住输入张量具有形式(batch, sequence, feature)的轴,因此我们设置batch_first=True。我们为输出层初始化一个全连接线性层。请注意,在forward方法中,除了初始化隐藏状态张量h0,我们还初始化一个用于保存细胞状态的张量c0。还要记住out张量包含所有28个时间步长。对于我们的预测,我们只对序列中的最后一个索引感兴趣...
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。
接下来,定义GRU模型: classGRUNetwork(nn.Module):def__init__(self,input_size,hidden_size,output_size,num_layers):super(GRUNetwork,self).__init__()self.gru=nn.GRU(input_size,hidden_size,num_layers,batch_first=True)self.fc=nn.Linear(hidden_size,output_size)defforward(self,x):out,_=self...
在PyTorch中,可以将数据直接传递给GRU层进行前向传播。但是,需要注意以下事项: 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...
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....