self.lstm = torch.nn.LSTM( input_size = 224, hidden_size = 128, num_layer = 2,

时间: 2024-02-15 19:45:57 浏览: 142
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Pythorch中torch.nn.LSTM()参数详解

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batch_first = True) This code initializes an LSTM module in PyTorch with the following parameters: - `input_size`: The size of the input tensor at each time step. Here, it is 224. - `hidden_size`: The number of features in the hidden state at each time step. Here, it is set to 128. - `num_layers`: The number of recurrent layers in the LSTM module. Here, it is set to 2. - `batch_first`: Whether the input and output tensors should have batch size as their first dimension. Here, it is set to `True`. Overall, this code creates an LSTM module with two layers and a hidden state size of 128, which can process input sequences of length 224 with batch size as the first dimension.
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这段代码定义了一个名为POEM_LSTM的PyTorch模型，该模型包含一个LSTM层和一个线性层。输入数据train_data是一个三维张量，包含了28个时间步、每个时间步一个特征值。LSTM层将输入数据train_data传入，得到...

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self.f_lstm.append(nn.LSTMCell(input_size=hidden_size, hidden_size=hidden_size)) # 后向LSTM if bidirectional: self.b_lstm = nn.ModuleList() for i in range(num_layers): if i == 0: self.b_lstm....

不能使用nn.LSTM函数，而且输入输出参数要和nn.LSTM函数完全一致，请你修改

self.layers_backward = nn.ModuleList([nn.LSTMCell(input_size if layer == 0 else hidden_size * 2, hidden_size) for layer in range(num_layers)]) def reset_parameters(self): # 初始化参数 for weight...

输出和nn.LSTM不一致

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写一个LSTM的nn.module类

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