这是我们真正有了seq_len这个参数,带有“循环”这个概念,要放进RNN等序列模型中进行处理的数据。所以之前说seq_len被我默认弄成了1,那就是把1,2,3,4,5,6,7,8,9,10这样形式的10个数据分别放进了模型训练,自然在DataLoader里取数据的size就成了(batch_size, 1, feature_dims),而我们现在取数据才会是(batc...
# BOOL,是否需要wx+b中的bbatch_first,# BOOL,输入的数据第一维度为batch,与输出无关dropout,# BOOL,是否需要dropoutbidirectional)# BOOL,是否双向RNN,是的话hidden,output都双倍intput = torch.randn(seq_len,batch,input_size
PyTorch中LSTM的输出形状取决于batch_first的设置。 当batch_first=False时,LSTM的输出形状为[seq_len, batch, hidden_size],其中seq_len是序列的长度,batch是批处理大小,hidden_size是隐藏层的大小。 当batch_first=True时,LSTM的输出形状为[batch, seq_len, hidden_size],即批处理大小在最前面。 此外,LSTM还...
这是我们真正有了seq_len这个参数,带有“循环”这个概念,要放进RNN等序列模型中进行处理的数据。所以之前说seq_len被我默认弄成了1,那就是把1,2,3,4,5,6,7,8,9,10这样形式的10个数据分别放进了模型训练,自然在DataLoader里取数据的size就成了(batch_size, 1, feature_dims),而我们现在取数据才会是(batc...