pytorch 建立3层lstm
时间: 2023-06-28 22:05:54 浏览: 35
下面是使用 PyTorch 建立 3 层 LSTM 的示例代码:
```python
import torch.nn as nn
class LSTMModel(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size):
super(LSTMModel, self).__init__()
self.num_layers = num_layers
self.hidden_size = hidden_size
self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True)
self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)
def forward(self, x):
h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(device)
c0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(device)
out, _ = self.lstm(x, (h0, c0))
out = self.fc(out[:, -1, :])
return out
```
首先,我们定义了一个继承了 `nn.Module` 的 `LSTMModel` 类。在类的构造函数中,我们传入了输入维度 `input_size`、隐藏层维度 `hidden_size`、LSTM 层数 `num_layers` 和输出维度 `output_size`。
在类的构造函数中,我们首先调用了 `nn.Module` 的构造函数,并将 LSTM 层数和隐藏层维度保存在 `self.num_layers` 和 `self.hidden_size` 中。然后,我们定义了一个 `nn.LSTM` 层,并将其保存在 `self.lstm` 中。最后,我们定义了一个线性层 `nn.Linear` 并将其保存在 `self.fc` 中。
在类的 `forward` 方法中,我们首先定义了初始的隐藏状态和细胞状态 `h0` 和 `c0`。然后,我们将输入 `x` 和初始的隐藏状态和细胞状态传入 LSTM 层,得到输出 `out` 和最终的隐藏状态和细胞状态。接着,我们从 `out` 中取出最后一个时间步的输出,并将其传入线性层 `self.fc` 中,得到最终的输出 `out`,并将其返回。
这样,我们就完成了使用 PyTorch 建立 3 层 LSTM 的示例代码。