怎样搭建LSTM模型
时间: 2023-12-13 22:28:55 浏览: 36
搭建LSTM模型的步骤如下:
1. 首先,引入必要的库,例如torch和torch.nn。
2. 定义LSTM类,继承自nn.Module。
3. 在LSTM类的构造函数中,设置LSTM的输入大小、隐藏大小、层数、丢弃率等参数。
4. 在构造函数中,使用nn.LSTM()来构建LSTM层,设置输入大小、隐藏大小、层数、丢弃率等参数。
5. 在构造函数中,定义全连接层和激活函数,用于输出分类结果。
6. 在forward()方法中,将输入数据传递给LSTM层,并获取LSTM层的输出结果。
7. 将LSTM层的输出结果重新调整形状,以适应全连接层的输入要求。
8. 将调整后的结果传递给全连接层,并使用激活函数进行分类。
9. 返回分类结果。
代码示例:
```
import torch
import torch.nn as nn
class LSTM(nn.Module):
def __init__(self):
super(LSTM, self).__init__()
self.rnn = nn.LSTM(
input_size=INPUT_SIZE,
hidden_size=HIDDEN_SIZE,
num_layers=LAYERS,
dropout=DROP_RATE,
batch_first=True
)
self.hidden_out = nn.Linear(320, 10)
self.sig = nn.Sigmoid()
def forward(self, x):
r_out, (h_s, h_c) = self.rnn(x)
out = r_out.reshape(-1, 320)
out = self.hidden_out(out)
out = self.sig(out)
return out
```