用Pytorch写一段4层LSTM的四分类代码,其中输入数据的长度是128,宽度是9,且在Dense层之前要有全连接层
时间: 2024-03-07 17:50:55 浏览: 16
好的,以下是一段使用Pytorch库实现的4层LSTM的四分类代码,其中输入数据的长度为128,宽度为9,且在Dense层之前有一层全连接层:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class LSTMClassifier(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, num_classes):
super(LSTMClassifier, self).__init__()
self.hidden_size = hidden_size
self.num_layers = num_layers
self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True)
self.fc1 = nn.Linear(hidden_size, 32)
self.fc2 = nn.Linear(32, num_classes)
self.relu = nn.ReLU()
def forward(self, x):
h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(x.device)
c0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(x.device)
out, _ = self.lstm(x, (h0, c0))
out = self.relu(self.fc1(out[:, -1, :]))
out = self.fc2(out)
return out
```
解释一下这段代码:
- 首先导入需要用到的Pytorch库。
- 定义一个LSTMClassifier类,继承自nn.Module类。
- 在类的构造函数__init__中,定义了模型的参数:输入特征维度input_size,隐藏层维度hidden_size,LSTM层数num_layers,以及输出类别数num_classes。然后创建一个LSTM层,包含input_size个输入特征和hidden_size个隐藏层单元,num_layers个LSTM层,batch_first=True表示输入数据的第一维是batch_size。
- 在构造函数中,还定义了一个全连接层fc1和一个输出层fc2。fc1的输入维度是hidden_size,输出维度是32,fc2的输入维度是32,输出维度是num_classes。此外,还定义了一个ReLU激活函数。
- 在forward函数中,首先初始化LSTM的初始隐状态h0和记忆状态c0,然后将输入数据x和初始隐状态h0、记忆状态c0传入LSTM层,得到输出out和最后一个时刻的隐状态。out的形状是(batch_size, seq_len, hidden_size),在这里我们只需要最后一个时刻的输出,所以取out[:, -1, :],得到形状为(batch_size, hidden_size)的张量。然后将该张量输入全连接层fc1,经过ReLU激活函数,再输入全连接层fc2,得到四个类别的概率值。
- 最后返回输出层的结果。
当然,这只是一个简单的示例,具体的模型结构和参数需要根据具体问题进行调整。