1.Pytorch中的RNN 2.input_size是啥? 说白了input_size无非就是你输入RNN的维度,比如说NLP中你需要把一个单词输入到RNN中,这个单词的编码是300维的,那么这个input_size就是300.这里的input_size其实就是规定了你的输入变量的维度。用f(wX+b)来类比的话,这里输入的就是X的维度。 3.hidden_size是啥? 和最...
x_embed = embed(x) x_embed.size() # ===> torch.Size([2, 3, 50]) out, hidden = gru(x_embed) out.size() # ===> torch.Size([2, 3, 50]) hidden.size() # ===> torch.Size([1, 2, 50]) 我们看到,输出还是如我们所想,跟输入的形式是一样的。 但是这里的隐含层输出就有点奇...
input_size :输入的维度 hidden_size:h的维度 num_layers:堆叠LSTM的层数,默认值为1 bias:偏置 ,默认值:True batch_first: 如果是True,则input为(batch, seq, input_size)。默认值为:False(seq_len, batch, input_size) bidirectional :是否双向传播,默认值为False 输入 (input_size, hideen_size) 以训练...
input_size = 128 # 输入的维度,就是我们word_embedding的长度 hidden_size = 64 # 这里我自己定义的,定义的是lstm的hidden也是输出的维度 num_layers = 1 # 先定义一层的LSTM lstm = torch.nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers) input = getFromDataSet() # 函数没定义,就是从data中取batch...
hidden_size:隐藏层的神经元数量,也就是隐藏层的特征数量。 num_layers:循环神经网络的层数,默认值是 1。 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...
gru = nn.GRU(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True) 定义了GRU层之后,接下来是数据的输入。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, ...
hidden_size:隐藏层的神经元数量,也就是隐藏层的特征数量。 num_layers:循环神经网络的层数,默认值是 1。 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...
lstm = nn.LSTM(input_size=embedding_dim, hidden_size=hidden_size, num_layers=num_layers, batch_first=True) # 获得LSTM的输出 output, (h_n, c_n) = lstm(embeded_input) # print(output.size()) #[10, 20, 18] # print("*" * 100) ...
参数有input_size, hidden_size, num_layers, bias, batch_first, dropout, bidrectional. 常用的就是Input_size就是输入的大小,一般就是多维度的最后一个维度的值。 hidden_size 是输出的维度,也是指输出数据的维度的最后一个维度的大小。 bidrectional表示是否为双向lstm。这可能影响输出维度,后面讲。
Embedding(input_size, hidden_size) self.lstm = nn.LSTM(hidden_size, hidden_size, num_layers=num_layers, dropout=dropout) self.fc = nn.Linear(hidden_size, input_size) def forward(self, src): embedded = self.embedding(src) # [b, t, h] output, _ = self.lstm(embedded) # [b, t,...