如果是单向lstm,最后一个维度是输入参数里边的hidden_size的值. 如果是双向的,最后一个维度是输入参数里边hidden_size的两倍. h_n和c_n包含的是句子的最后一个时间步的隐藏状态和细胞状态,维度也相同,是:(隐藏层数 * 方向数, 批量大小,隐藏层大小) e.p. 比如上面的例子中,输出的output大小为(50,64,2*10) h_n
分析结果可以发现,隐藏层的结果比输出层的结果多了一层,同时观察打印出来的结果,可以发现,隐藏层不仅有输出层的信息,还有前一层隐藏层的信息,即隐藏层最终的信息是大于输出层的,因此,说隐藏层效果会好一点也很容易解释,因为包含的信息更多了。 batch_first=True or False输出有什么区别? 首先,LSTM默认batch_first=...
num_layers: LSTM 层的数目。默认值为 1。如果设置为大于 1,则 LSTM 层会堆叠起来,形成一个多层 LSTM 结构。 bias: 如果设置为 True,则 LSTM 单元会使用偏置项。默认值为 True。 batch_first: 如果设置为 True,则输入和输出数据的第一维度将是批大小。这意味着输入数据的形状应该是 (batch, sequence, feat...
input_size,hidden_size,output_size):super(LSTM,self).__init__()self.lstm=nn.LSTM(input_size,hidden_size,batch_first=True)self.fc=nn.Linear(hidden_size,output_size)defforward(self,x,(h_0,c_0)):out,(h_n,c_n)=self.lstm(x,(h_0,c_0))# 运用LSTM层...
首先,pytorch中LSTM的输出一般用到的是输出层和隐藏层这两个,另一个细胞状态,我没咋用过,就不讲了。 一般两种用法,要么将输出层全连接然后得出结果,要么用隐藏层全连接,然后得出结果,有学长说用隐藏层效果会好一点。两种用法应该都可以。如果网络只有一层的时候,用输出层和隐藏层是没有任何区别的,当网络层数大于...
2层lstm单元 双向lstm 1层lstm单元 2层lstm单元 什么时候用输出层output信息 什么时候用隐藏层信息 后话 单向lstm 1层lstm单元 这里假设输入的batch_size为8, 句子长度为10, 词向量维度为128, lstm的隐藏层维度为50, 只有1层lstm单元。 batch_size = 8 #batch为8 ...
这个输出tensor包含了LSTM模型最后一层每个time step的输出特征,比如说LSTM有两层,那么最后输出的是[h10,h11,...,h1l][h01,h11,...,hl1],表示第二层LSTM每个time step对应的输出。 另外如果前面你对输入数据使用了torch.nn.utils.rnn.PackedSequence,那么输出也会做同样的操作编程packed sequence。
pytorch 中LSTM模型获取最后一层的输出结果,单向或双向 单向LSTM 1 2 3 4 5 6 7 8 9 10 11 12 13 14 15 16 17 18 19 20 21 22 23 24 25 26 27 28 29 30 31 32 33 34 35 36 37 38 import torch.nn as nn import torch seq_len = 20 batch_size = 64 embedding_dim = 100 num_emb...
LSTM体系结构 LSTM被称为门结构：一些数学运算的组合，这些运算使信息流动或从计算图的那里保留下来。因此，它能够“决定”其长期和短期记忆，并输出对序列数据的可靠预测：LSTM单元中的预测序列。注意，它不仅会传递预测值，而且还会传递一个c，c是长期记忆的代表 遗忘门 遗忘门（forget gate）是输入信息与候选者一...