gru中的这些参数是什么意思input_dim=10, hidden_dim=20, num_layers=2, output_dim=1, bidirectional=True
时间: 2023-06-11 09:04:19 浏览: 96
GRU是一种循环神经网络模型,它包含若干个门控单元,用来控制信息的输入、输出和遗忘。参数的含义如下:
- input_dim: 输入数据的维度,本例中为10维。
- hidden_dim: 隐藏层的维度,也是门控单元的数量,本例中为20个。
- num_layers: 模型中门控单元的层数,本例中为2层。
- output_dim: 输出数据的维度,本例中为1维。
- bidirectional: 是否使用双向循环神经网络,本例中为双向。
希望能解答您的问题。
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这段代码哪里错了 class my_BiGRU(torch.nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size, gru_dropout): super(my_BiGRU, self).__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.output_size = output_size self.gru_dropout = gru_dropout self.gru = torch.nn.GRU(input_size, hidden_size, num_layers=num_layers, batch_first=True, bidirectional=True) self.fc = torch.nn.Linear(hidden_size * 2, output_size) def _setup_BiGRU_layers(self): self.BiGRU_layers = my_BiGRU(input_size=self.args.capsule_out_dim, output_size=self.args.apsule_out_features, hidden_size=self.args.BiGRU_hiddensize, num_layers=self.args.BiGRU_layers, gru_dropout=self.args.BiGRU_dropout, )
这段代码存在两个问题:
1.函数 `_setup_BiGRU_layers` 中的代码应该是在类的构造函数 `__init__` 中进行初始化,而不是在另外一个函数中进行初始化。
2.在调用 `my_BiGRU` 类时,参数名称有误,应该将 `apsule_out_features` 改为 `capsule_out_features`。
改正后的代码如下所示:
```
class my_BiGRU(torch.nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size, gru_dropout, capsule_out_features):
super(my_BiGRU, self).__init__()
self.input_size = input_size
self.hidden_size = hidden_size
self.num_layers = num_layers
self.output_size = output_size
self.gru_dropout = gru_dropout
self.gru = torch.nn.GRU(input_size, hidden_size, num_layers=num_layers, batch_first=True, bidirectional=True)
self.fc = torch.nn.Linear(hidden_size * 2, output_size)
self.BiGRU_layers = my_BiGRU(input_size=self.input_size,
output_size=capsule_out_features,
hidden_size=self.hidden_size,
num_layers=self.num_layers,
gru_dropout=self.gru_dropout,
)
```
注意:这里假设 `capsule_out_dim` 和 `args` 都已经在代码中被定义好了。
帮我设计一个pytorch中的两层GRU神经网络
好的,我可以帮您设计一个两层的 PyTorch GRU 神经网络。下面是相应的代码:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class GRU(nn.Module):
def __init__(
self,
input_dim,
hidden_dim,
num_layers,
output_dim,
bidirectional=False,
):
super(GRU, self).__init__()
self.hidden_dim = hidden_dim
self.num_layers = num_layers
self.bidirectional = bidirectional
self.gru = nn.GRU(
input_dim,
hidden_dim,
num_layers,
batch_first=True,
bidirectional=bidirectional,
)
if bidirectional:
self.fc = nn.Linear(hidden_dim * 2, output_dim)
else:
self.fc = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)
def forward(self, x):
h0 = torch.zeros(self.num_layers * (1 + int(self.bidirectional)), x.size(0), self.hidden_dim).to(x.device)
out, _ = self.gru(x, h0)
out = self.fc(out[:, -1, :])
return out
```
您可以按照以下方式使用这个模型:
```python
model = GRU(input_dim=10, hidden_dim=20, num_layers=2, output_dim=1, bidirectional=True)
x = torch.randn(32, 20, 10)
y = model(x)
print(y.shape)
```
这个模型会输出一个 shape 为 (32, 1) 的张量,其中 32 是 batch size,1 是 output_dim。需要注意的是,为了使用 PyTorch 中的 GRU,我们需要指定输入张量的形状为 (batch size, sequence length, input dimension)。因此,在上面的示例中,我生成了一个 shape 为 (32, 20, 10) 的随机张量作为输入。