如何调用torch中的RNN代码,能得到RNN的神经元权值矩阵
时间: 2023-12-11 14:32:22 浏览: 70
深度学习-循环神经网络RNN-RNN代码实现-学习RNN的学习笔记
以下是使用PyTorch调用RNN代码并获取神经元权值矩阵的示例:
```python
import torch
import torch.nn as nn
# 定义RNN模型
class RNN(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
super(RNN, self).__init__()
self.hidden_size = hidden_size
self.i2h = nn.Linear(input_size + hidden_size, hidden_size)
self.i2o = nn.Linear(input_size + hidden_size, output_size)
self.softmax = nn.LogSoftmax(dim=1)
def forward(self, input, hidden):
combined = torch.cat((input, hidden), 1)
hidden = self.i2h(combined)
output = self.i2o(combined)
output = self.softmax(output)
return output, hidden
def initHidden(self):
return torch.zeros(1, self.hidden_size)
# 实例化RNN模型
input_size = 10
hidden_size = 20
output_size = 5
rnn = RNN(input_size, hidden_size, output_size)
# 获取神经元权值矩阵
for name, param in rnn.named_parameters():
if 'weight_ih' in name:
print('Input to Hidden Layer Matrix: ', param.data)
elif 'weight_hh' in name:
print('Hidden to Hidden Layer Matrix: ', param.data)
elif 'weight_ho' in name:
print('Hidden to Output Layer Matrix: ', param.data)
```
在上面的示例中,我们首先定义了一个RNN模型,然后实例化该模型。接下来,我们使用`named_parameters()`方法获取模型的所有参数,并使用条件语句检查每个参数的名称,以获取我们需要的权值矩阵。最后,我们打印出每个权值矩阵。请注意,这里我们只打印了输入到隐藏层、隐藏层到隐藏层和隐藏层到输出层的权值矩阵。
阅读全文