nn.LSTM输出参数o,h,c分别是什么
时间: 2024-04-27 22:22:39 浏览: 6
在PyTorch中,nn.LSTM输出的o表示LSTM的输出,h表示LSTM最后一个时间步的隐状态,c表示LSTM最后一个时间步的细胞状态。其中,h和c对应LSTM的状态,o对应LSTM的输出。具体来说,o的维度为(batch_size, seq_len, hidden_size),h和c的维度均为(num_layers * num_directions, batch_size, hidden_size),其中num_layers表示LSTM的层数,num_directions表示LSTM的方向数(单向LSTM为1,双向LSTM为2)。
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nn.lstm 的输出是什么
nn.LSTM是PyTorch中的一个模型层,其主要作用是实现长短时记忆网络(LSTM)模型。LSTM模型主要用于处理序列数据,其输出包括输出序列和最后一个时间步长的隐藏状态和细胞状态。
具体来说,对于输入序列(batch_size, seq_len, input_size),LSTM模型会返回输出序列(batch_size, seq_len, hidden_size)以及最后一个时间步长的隐藏状态和细胞状态(均为(batch_size, hidden_size)大小的张量)。
输出序列包含每个时间步长的输出,可以用于下游任务,如序列标注、机器翻译等。而隐藏状态和细胞状态通常用于下一层LSTM模型的输入,以便在处理下一个时间步长的输入时保留之前的信息。
nn.LSTM 的输出是什么?
nn.LSTM是PyTorch中的一个模型层,其主要作用是实现长短时记忆网络(LSTM)模型。LSTM模型主要用于处理序列数据,其输出包括输出序列和最后一个时间步长的隐藏状态和细胞状态。
具体来说,对于输入序列(batch_size, seq_len, input_size),LSTM模型会返回输出序列(batch_size, seq_len, hidden_size)以及最后一个时间步长的隐藏状态和细胞状态(均为(batch_size, hidden_size)大小的张量)。
输出序列包含每个时间步长的输出,可以用于下游任务,如序列标注、机器翻译等。而隐藏状态和细胞状态通常用于下一层LSTM模型的输入,以便在处理下一个时间步长的输入时保留之前的信息。