biGRU hidden_dim一般设置多少
时间: 2023-06-28 21:14:27 浏览: 137
对于双向GRU(biGRU)模型,hidden_dim的设置需要根据具体任务和数据集来决定。一般来说,hidden_dim的值越大,模型的表达能力就越强,但同时也会增加模型的复杂度和训练时间。如果数据集的规模较小,可以适当降低hidden_dim的值,以避免过拟合。如果数据集较大,可以适当增加hidden_dim的值,以提高模型的准确性。一般来说,hidden_dim的值可以设置在64到512之间。但实际上,最佳的hidden_dim值需要通过实验来确定。
相关问题
这段代码哪里错了 class my_BiGRU(torch.nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size, gru_dropout): super(my_BiGRU, self).__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.output_size = output_size self.gru_dropout = gru_dropout self.gru = torch.nn.GRU(input_size, hidden_size, num_layers=num_layers, batch_first=True, bidirectional=True) self.fc = torch.nn.Linear(hidden_size * 2, output_size) def _setup_BiGRU_layers(self): self.BiGRU_layers = my_BiGRU(input_size=self.args.capsule_out_dim, output_size=self.args.apsule_out_features, hidden_size=self.args.BiGRU_hiddensize, num_layers=self.args.BiGRU_layers, gru_dropout=self.args.BiGRU_dropout, )
这段代码存在两个问题:
1.函数 `_setup_BiGRU_layers` 中的代码应该是在类的构造函数 `__init__` 中进行初始化,而不是在另外一个函数中进行初始化。
2.在调用 `my_BiGRU` 类时,参数名称有误,应该将 `apsule_out_features` 改为 `capsule_out_features`。
改正后的代码如下所示:
```
class my_BiGRU(torch.nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size, gru_dropout, capsule_out_features):
super(my_BiGRU, self).__init__()
self.input_size = input_size
self.hidden_size = hidden_size
self.num_layers = num_layers
self.output_size = output_size
self.gru_dropout = gru_dropout
self.gru = torch.nn.GRU(input_size, hidden_size, num_layers=num_layers, batch_first=True, bidirectional=True)
self.fc = torch.nn.Linear(hidden_size * 2, output_size)
self.BiGRU_layers = my_BiGRU(input_size=self.input_size,
output_size=capsule_out_features,
hidden_size=self.hidden_size,
num_layers=self.num_layers,
gru_dropout=self.gru_dropout,
)
```
注意:这里假设 `capsule_out_dim` 和 `args` 都已经在代码中被定义好了。
bigru加注意力预测模型代码
以下是一个基于Pytorch实现的BiGRU+Attention预测模型的代码示例:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class BiGRU_Attention(nn.Module):
def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, hidden_dim, output_dim, dropout):
super().__init__()
self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
self.dropout = nn.Dropout(dropout)
self.bigru = nn.GRU(embedding_dim, hidden_dim, num_layers=2, bidirectional=True, batch_first=True)
self.fc = nn.Linear(hidden_dim*2, output_dim)
self.attention = nn.Linear(hidden_dim*2, 1)
def forward(self, text):
embedded = self.dropout(self.embedding(text))
output, hidden = self.bigru(embedded)
attention_weights = torch.softmax(self.attention(output), dim=1)
context = torch.sum(attention_weights * output, dim=1)
out = self.fc(context)
return out
```
该模型包含了一个embedding层、一个dropout层、一个双向GRU层、一个attention层和一个全连接层。其中,attention层使用一个线性层来计算每个时间步的权重,然后使用softmax函数对权重进行归一化,得到每个时间步的注意力权重。接着,将注意力权重与GRU的输出相乘并求和,得到该句子的context向量。最后,将context向量输入全连接层,得到最终的输出。
在训练过程中,可以使用交叉熵损失函数和Adam优化器来训练模型。
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