self.lstm1 = nn.LSTM(1, lstm_out_dim1, num_layers=1, batch_first=True)变成双向

在PyTorch中，如果你想要将一个单向LSTM变成双向LSTM，你需要使用`nn.LSTM`层的`bidirectional`参数。将该参数设置为`True`可以让LSTM层变为双向的，这样输入序列的每个时间步都会由两个方向的隐藏状态来表示，一个是正向的，另一个是反向的。此外，你还需要设置合适的隐藏状态维度，因为双向LSTM会输出两倍于单向LSTM的隐藏状态维度。在实际应用中，你可能需要将输出通过一个线性层或其它方式来处理，以便将两个方向的输出合并为所需维度的特征表示。

以下是如何修改你提供的代码片段来创建一个双向LSTM的示例：

import torch.nn as nn

self.lstm1 = nn.LSTM(input_size=1,
                    hidden_size=lstm_out_dim1,
                    num_layers=1,
                    batch_first=True,
                    bidirectional=True)

这样设置后，`self.lstm1`就是一个双向LSTM层，其输入维度为1，输出维度为`lstm_out_dim1`的两倍（因为是双向的），并且有1层LSTM单元。

相关问题

class my_LSTM(torch.nn.Module): def __init__(self, lstm_inputsize, lstm_hiddensize, lstm_layers, lstm_dropout): super(my_LSTM, self).__init__() self.lstm_inputsize = lstm_inputsize self.lstm_hiddensize = lstm_hiddensize self.lstm_layers = lstm_layers self.lstm_dropout = lstm_dropout self.setup_layers() def setup_layers(self): self.lstm = torch.nn.LSTM( input_size = self.lstm_inputsize, hidden_size = self.lstm_hiddensize, num_layers = self.lstm_layers, batch_first=True, dropout=(0 if self.lstm_layers == 1 else self.lstm_dropout), bidirectional=False ) def forward(self, input): out, (h_n, c_n) = self.lstm(input) return out[:, -1, :]

这是一个使用LSTM的神经网络模型。该模型的输入大小为lstm_inputsize，隐藏状态大小为lstm_hiddensize，LSTM的层数为lstm_layers。该模型还使用了dropout来减少过拟合。在setup_layers函数中，该模型设置了一个LSTM层。在forward函数中，它将输入input传递给LSTM层，然后将最后一个时间步的输出返回作为最终输出。这个模型没有使用双向LSTM，因此它是一个单向LSTM模型。

def setup_layers(self): self.lstm = torch.nn.LSTM( input_size = self.lstm_inputsize, hidden_size = self.lstm_hiddensize, num_layers = self.lstm_layers, batch_first=True, dropout=(0 if self.lstm_layers == 1 else self.lstm_dropout), bidirectional=False )

这段代码使用PyTorch中的`nn.LSTM`构建了一个LSTM层，具体参数如下：

- `input_size`：输入特征的维度。
- `hidden_size`：隐藏状态的维度。
- `num_layers`：LSTM层数。
- `batch_first`：如果为True，则输入和输出张量的形状为(batch_size, seq_length, feature_dims)；否则，形状为(seq_length, batch_size, feature_dims)。
- `dropout`：如果`num_layers=1`，则不使用dropout；否则，将应用dropout并指定丢弃概率。
- `bidirectional`：是否使用双向LSTM。

需要注意的是，这段代码构建的是单向LSTM，如果需要构建双向LSTM，需要将`bidirectional`参数设置为True，如下所示：

self.lstm = torch.nn.LSTM(
    input_size=self.lstm_inputsize,
    hidden_size=self.lstm_hiddensize,
    num_layers=self.lstm_layers,
    batch_first=True,
    dropout=(0 if self.lstm_layers == 1 else self.lstm_dropout),
    bidirectional=True
)