h_0(num_directions * num_layers, batch_size, hidden_size) c_0(num_directions * num_layers, batch_size, hidden_size) 1. 2. h_0和c_0的shape一致。 num_directions:如果是双向LSTM,则num_directions=2;否则num_directions=1。 num_layers:见前文。 batch_size:见前文。 hidden_size:见前文。
LSTM的输出形状通常为(seq_len, batch, num_directions * hidden_size),其中: seq_len是序列的长度。 batch是批次大小,即并行处理的样本数。 num_directions是2,如果LSTM是双向的,否则是1。 hidden_size是LSTM层的隐藏层大小。 如果LSTM层不是双向的,num_directions始终为1。LSTM的输出形状还可以包括一个形状为...
I. 前言在前面的两篇文章 Cyril-KI:PyTorch搭建LSTM实现时间序列预测(负荷预测)和 Cyril-KI:PyTorch搭建LSTM实现多变量单步时间序列预测(负荷预测)中,我们利用LSTM分别实现了 单变量单步长时间序列预测和多…
self.num_directions=1# 单向LSTMself.batch_size=batch_size self.lstm=nn.LSTM(self.input_size,self.hidden_size,self.num_layers,batch_first=True)self.linear=nn.Linear(self.hidden_size,self.output_size)defforward(self,input_seq):h_0=torch.randn(self.num_directions*self.num_layers,self.batch_...
结合下图应该比较好理解第一个参数的含义num_layers * num_directions, 即LSTM的层数乘以方向数量。这个方向数量是由前面介绍的bidirectional决定,如果为False,则等于1;反之等于2。 batch:同上 hidden_size: 隐藏层节点数 c_0: 维度形状为(num_layers * num_directions, batch, hidden_size),各参数含义和h_0类似...
结合下图应该比较好理解第一个参数的含义num_layers * num_directions, 即LSTM的层数乘以方向数量。这个方向数量是由前面介绍的bidirectional决定,如果为False,则等于1;反之等于2。 batch:同上 hidden_size: 隐藏层节点数 c_0: 维度形状为(num_layers * num_directions, batch, hidden_size),各参数含义和h_0类似...
c_n :(num_layers * num_directions, batch,hidden_size) 注:num_directions 表示单向、双向 单向 importtorch.nn as nnimporttorch x= torch.rand(10,24,100) lstm= nn.LSTM(100,16,num_layers=2) output,(h,c)=lstm(x)print(output.size())print(h.size())print(c.size()) ...
,表示第二层LSTM每个time step对应的输出。 代码语言:txt 复制 - 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。 - 对于unpacked情况,我们可以对输出做如下处理来对方向作分离`output.view(seq_len, batch, num_directions, hidden_size)`, 其...
2. h_n是一个三维的张量,第一维是num_layers*num_directions,num_layers是我们定义的神经网络的层数,num_directions在上面介绍过,取值为1或2,表示是否为双向LSTM。第二维表示一批的样本数量(batch)。第三维表示隐藏层的大小。第一个维度是h_n难理解的地方。首先我们定义当前的LSTM为单向LSTM,则第一维的大小是...
回答:out:6 * 3 * 10,ht: 2 * 3 * 10,out的输出维度[seq_len,batch_size,output_dim],ht的维度[num_layers * num_directions, batch, hidden_size],如果是单向单层的RNN那么一个句子只有一个hidden。 问题2:out[-1]和ht[-1]是否相等?