pytorch中的双向LSTM输出output如何获取正向和反向的output?
时间: 2024-03-06 13:51:45 浏览: 19
在 PyTorch 中,双向 LSTM 的输出 output 是一个 tuple,包含正向和反向 LSTM 的输出。可以通过以下方式获取正向和反向的 output:
```
output, _ = lstm(input)
output_fw, output_bw = output.chunk(2, dim=2)
```
其中,lstm 是双向 LSTM 模型,input 是输入数据,_ 表示忽略 LSTM 的最终状态,output 是双向 LSTM 的输出,chunk 函数将输出按照最后一个维度(即时间步)分割成两个张量,分别表示正向和反向 LSTM 的输出。在上面的代码中,output_fw 表示正向 LSTM 的输出,output_bw 表示反向 LSTM 的输出。
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pytorch中的双向LSTM输出output如何获取正向和反向的output?注意output并不是tuple
如果在 PyTorch 中使用双向 LSTM 模型时,输出的 `output` 并不是一个 tuple,而是一个形状为 `(seq_len, batch_size, hidden_size*2)` 的张量,则可以通过如下方式获取正向和反向的输出:
```
output_fw = output[:, :, :hidden_size]
output_bw = output[:, :, hidden_size:]
```
其中,`hidden_size` 表示 LSTM 模型的隐藏状态大小,`output_fw` 表示正向 LSTM 的输出,`output_bw` 表示反向 LSTM 的输出。在上面的代码中,通过切片操作将 `output` 按照最后一个维度(即 `hidden_size*2`)分割成两个张量,分别表示正向和反向 LSTM 的输出。
pytorch 双向lstm输入输出
PyTorch中的双向LSTM输入和输出可以通过以下方式进行定义:
输入:
使用torch.nn.LSTM模块,并设置bidirectional参数为True,以创建双向LSTM。
```python
import torch.nn as nn
input_size = 10
hidden_size = 20
num_layers = 2
batch_size = 3
seq_len = 5
lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True, bidirectional=True)
input = torch.randn(batch_size, seq_len, input_size)
```
在这里,我们定义了一个包含2层的双向LSTM。输入的张量input的大小为(batch_size, seq_len, input_size)。
输出:
lstm模块的输出包含两个部分:输出张量和最后一个时间步的隐状态。如果我们使用双向LSTM,则输出张量的大小将为(batch_size, seq_len, hidden_size*2)。
```python
output, (h_n, c_n) = lstm(input)
```
在这里,我们将输入张量input作为输入,并获得输出张量output和最后一个时间步的隐状态(h_n, c_n)。
需要注意的是,如果我们使用batch_first=True,则输出张量的大小将为(batch_size, seq_len, hidden_size*2)。否则,输出张量的大小将为(seq_len, batch_size, hidden_size*2)。