GRUpytorch
时间: 2023-10-16 15:33:13 浏览: 43
GRUpytorch是指使用PyTorch库实现的GRU模型。在提供的引用中,可以看到有关GRU实现的示例代码和输出结果。GRU模型是一种循环神经网络模型,用于处理序列数据。它可以有效地捕捉序列中的长期依赖关系,并在许多自然语言处理和时间序列预测任务中表现出色。
在示例代码中,可以看到一个前向LSTM模型的输出结果和最后一个时间步的输出。这个输出结果被保存在变量a中,大小为[10, 18]。同时,倒数第二个时间步的输出被保存在变量b中,大小也为[10, 18]。通过比较a和b,可以得出它们是相等的。
需要注意的是,GRU模型的默认输出是output,即模型在每个时间步的输出结果。此外,模型还会返回最后一个时间步的隐藏状态h_n和细胞状态c_n。output的大小为[seq_len, batch, num_directions * hidden_size],h_n和c_n的大小为[num_layers * num_directions, batch, hidden_size]。
因此,GRUpytorch指的是使用PyTorch库实现的GRU模型。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* [lstm-gru-pytorch-master_GRUmnist_pytorchLSTM](https://download.csdn.net/download/leavemyleave/25752368)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
- *2* *3* [pytorch使用LSTM和GRU](https://blog.csdn.net/bazinga014/article/details/126509418)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 50%"]
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