输入和输出维度分别是604*32*102、604*16*1的RNN代码
时间: 2024-04-23 21:20:33 浏览: 10
当涉及到RNN代码时,输入和输出维度的定义可能会有所不同,因此我需要确认一下您具体指的是种RNN模型。常见的RNN模型包括基本的RNN、LSTM和GRU。以下是一个基本的RNN代码示例,其中输入维度为604*32*102,输出维度为604*16*1:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class RNN(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
super(RNN, self).__init__()
self.hidden_size = hidden_size
self.rnn = nn.RNN(input_size, hidden_size, batch_first=True)
self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)
def forward(self, x):
batch_size = x.size(0)
hidden = self.init_hidden(batch_size)
out, _ = self.rnn(x, hidden)
out = self.fc(out[:, -1, :]) # 取最后一个时间步的输出
return out
def init_hidden(self, batch_size):
return torch.zeros(1, batch_size, self.hidden_size)
# 定义输入和输出维度
input_size = 102
hidden_size = 16
output_size = 1
# 创建RNN模型实例
rnn = RNN(input_size, hidden_size, output_size)
# 创建输入数据(604个样本,每个样本32个时间步,每个时间步输入102维特征)
input_data = torch.randn(604, 32, 102)
# 前向传播计算输出
output = rnn(input_data)
print("输出维度:", output.size())
```