lstm的input_size怎么设定成3个时间输入,每个时间输入是有4个属性,请举例说明
时间: 2023-04-05 19:00:38 浏览: 42
可以将input_size设置为12,即3个时间点,每个时间点有4个属性。例如,对于一个时间序列数据集,每个时间点包含温度、湿度、气压和风速四个属性,可以将这四个属性按顺序排列,作为一个时间点的输入,然后将三个时间点的输入按顺序排列,作为LSTM的输入,其中每个时间点的输入向量长度为4,总的输入向量长度为12。这样,LSTM就可以学习到时间序列数据的长期依赖关系,并进行预测或分类等任务。
相关问题
LSTM中的input_size=3 num_layers=6 hidden_size=12是否代表每一个LSTM层会有12个LSTM单元
不完全正确。在LSTM中,隐藏状态的维度(即这里的hidden_size)指的是LSTM的输出维度,也就是每个时间步的输出向量的维度。每个LSTM单元(也就是LSTM中的一个节点)的维度并不是由hidden_size决定的,而是由输入数据的维度(即这里的input_size)和LSTM单元内部的参数数量决定的。LSTM单元内部包含3个门(输入门、遗忘门和输出门)以及对应的门控参数,每个门的输入是包括输入数据和前一个时间步的隐藏状态在内的向量,门控参数的维度则由输入数据的维度和隐藏状态维度决定,因此每个LSTM单元的维度是由这些门控参数的数量决定的。因此,num_layers=6 hidden_size=12意味着LSTM模型有6个LSTM层,每个LSTM层的隐藏状态的维度为12,但每个LSTM单元的维度并不是12。
lstm需要4个时间输入时,怎么设定输入参数
对于您的问题,我可以回答。LSTM需要4个时间步的输入,通常情况下,输入参数可以设置为一个形状为(batch_size, time_steps, features)的三维张量,其中batch_size表示批量大小,time_steps表示时间步数,features表示每个时间步的特征数。在实际应用中,可以根据具体情况来设置这些参数。