class Model(nn.Module): def init(self, config): super(Model, self).init() if config.embedding_pretrained is not None: self.embedding = nn.Embedding.from_pretrained(config.embedding_pretrained, freeze=False) else: self.embedding = nn.Embedding(config.n_vocab, config.embed, padding_idx=config.n_vocab - 1) self.lstm = nn.LSTM(config.embed, config.hidden_size, config.num_layers, bidirectional=True, batch_first=True, dropout=config.dropout) self.fc = nn.Linear(config.hidden_size * 2, config.num_classes) def forward(self, x): x, _ = x out = self.embedding(x) # [batch_size, seq_len, embeding]=[128, 32, 300] out, _ = self.lstm(out) out = self.fc(out[:, -1, :]) # 句子最后时刻的 hidden state return out
时间: 2024-02-29 09:55:38 浏览: 18
这段代码是一个PyTorch的模型定义,其中包括embedding层、LSTM层和全连接层。模型的输入是x,输出是out。其中,输入x的形状为[batch_size, seq_len],表示一批输入数据中每个序列的长度为seq_len,总共有batch_size个序列。模型会将输入的每个词转换为向量形式,然后通过LSTM层对整个序列进行编码,最后使用全连接层将编码结果映射到目标类别的概率分布上。
相关问题
class LSTM(nn.Module):
很抱歉,我之前的回答有误,是因为我误解了您的问题,我现在重新给您一个正确的回答:
以下是一个复杂的一维数据 LSTM 模型的 PyTorch 实现代码:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class LSTM(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size, dropout):
super(LSTM, self).__init__()
self.input_size = input_size
self.hidden_size = hidden_size
self.num_layers = num_layers
self.output_size = output_size
self.dropout = dropout
self.embedding = nn.Embedding(input_size, hidden_size)
self.lstm = nn.LSTM(hidden_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True, dropout=dropout)
self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)
def forward(self, x):
embedded = self.embedding(x)
h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(x.device)
c0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(x.device)
out, _ = self.lstm(embedded, (h0, c0))
out = self.fc(out[:, -1, :])
return out
```
这个 LSTM 类定义了一个包含一个嵌入层、一个 LSTM 层和一个线性层的模型,用于处理一维数据。在初始化函数 `__init__` 中,我们定义了输入维度 `input_size`,隐藏层维度 `hidden_size`,LSTM 层数 `num_layers`,输出维度 `output_size` 和 dropout 比率 `dropout` 等参数。`nn.Embedding` 是 PyTorch 中的嵌入层,我们在这里定义了一个嵌入层,它将输入的整数序列映射为指定维度的向量序列,嵌入向量的维度是 `hidden_size`。
`nn.LSTM` 是 PyTorch 中的 LSTM 模块,我们在这里定义了一个 LSTM 层,它的输入维度是 `hidden_size`,输出维度也是 `hidden_size`,层数是 `num_layers`,batch_first 参数为 True 表示输入数据的第一维是 batch_size,dropout 参数是 dropout 比率。`nn.Linear` 是 PyTorch 中的线性层,我们在这里定义了一个线性层,它将 LSTM 层的输出映射到输出维度 `output_size`。
在前向传播函数 `forward` 中,我们首先将输入数据 `x` 传入嵌入层中,得到嵌入向量序列 `embedded`。然后,我们定义了 LSTM 层的初始隐藏状态 `h0` 和细胞状态 `c0`,它们的维度分别是 `num_layers`、`batch_size` 和 `hidden_size`。接着,我们将嵌入向量序列和初始隐藏状态和细胞状态传入 LSTM 层中,得到 LSTM 层的输出 `out`。在这里,我们只使用 LSTM 层的最后一个输出,即 `out[:, -1, :]`,并将其传入线性层中,得到最终的输出。
class Model(nn.Module): def __init__(self, config): super(Model, self).__init__() if config.embedding_pretrained is not None: self.embedding = nn.Embedding.from_pretrained(config.embedding_pretrained, freeze=False) else: self.embedding = nn.Embedding(config.n_vocab, config.embed, padding_idx=config.n_vocab - 1) self.lstm = nn.LSTM(config.embed, config.hidden_size, config.num_layers, bidirectional=True, batch_first=True, dropout=config.dropout) self.fc = nn.Linear(config.hidden_size * 2, config.num_classes) def forward(self, x): x, _ = x out = self.embedding(x) # [batch_size, seq_len, embeding]=[128, 32, 300] out, _ = self.lstm(out) out = self.fc(out[:, -1, :]) # 句子最后时刻的 hidden state return out
这段代码是一个基于 LSTM 的文本分类模型的实现,模型的输入是一个由文本数据构成的批次(batch),输出是这个批次中每个文本数据的分类结果。在该模型中,首先根据配置信息创建了一个 Embedding 层,用于将每个词汇映射为一个向量。如果配置信息中指定了预训练的 Embedding 权重,则使用预训练的权重;否则,随机初始化 Embedding 权重。接下来,将 Embedding 层的输出输入到一个多层 LSTM 网络中进行处理,得到每个文本数据的最后一个时刻上的 hidden state。最后,将这些 hidden state 输入到一个全连接层中进行分类,得到分类结果。在 forward 函数中,输入数据 x 是一个元组,其中第一个元素是输入数据,第二个元素是序列长度,但是在本模型中并没有用到序列长度,只用到了输入数据。在 forward 函数中,首先将输入数据输入到 Embedding 层中,得到词向量表达;然后将词向量表达输入到 LSTM 网络中进行处理,得到每个文本数据的 hidden state;最后,将 hidden state 输入到全连接层中进行分类,得到分类结果。