_, (h_n, _) = self.lstm(x) x = h_n[-1, :, :]的作用
时间: 2024-06-12 14:03:34 浏览: 13
这段代码的作用是使用一个LSTM层对输入x进行处理,并获取LSTM层的最后一个时间步的输出h_n和其对应的隐藏状态。然后,从h_n中取出最后一个时间步的输出,并将其作为输出x返回。具体来说,h_n是一个由LSTM的最后一层的所有隐藏状态组成的张量,其形状为(num_layers * num_directions, batch_size, hidden_size),其中num_layers表示LSTM的层数,num_directions表示LSTM的方向数(单向或双向),batch_size表示批次大小,hidden_size表示每个隐藏状态的大小。由于我们只需要最后一个时间步的输出,因此可以通过h_n[-1, :, :]来取出最后一层的隐藏状态,并返回其对应的输出x。
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class RNN(nn.Module): #overload __init__() method def __init__(self): super(RNN, self).__init__() self.rnn = nn.LSTM( input_size=28, hidden_size=64, num_layers=1, batch_first=True, ) self.out = nn.Linear(64,10) #overload forward() method def forward(self, x): r_out, (h_n, h_c) = self.rnn(x, None) out = self.out(r_out[: ,-1, :]) return out rnn = RNN() print(rnn)
这段代码定义了一个名为 RNN 的神经网络模型,该模型包含一个 LSTM 层和一个全连接层。具体解释如下:
1. `class RNN(nn.Module)`:定义了一个名为 RNN 的类,继承自 PyTorch 中的 `nn.Module` 类,这意味着 RNN 类是一个神经网络模型。
2. `def __init__(self)`:定义了 RNN 类的构造函数,该函数在创建 RNN 类的实例时被调用。
3. `super(RNN, self).__init__()`:调用 `nn.Module` 类的构造函数,初始化 RNN 类的父类。
4. `self.rnn = nn.LSTM(input_size=28, hidden_size=64, num_layers=1, batch_first=True)`:定义了一个 LSTM 层,并将其保存在 `self.rnn` 中。其中,`input_size=28` 表示输入数据的特征数为28,`hidden_size=64` 表示 LSTM 层的隐藏状态的维度为64,`num_layers=1` 表示 LSTM 层的层数为1,`batch_first=True` 表示输入数据的第一维为 batch size。
5. `self.out = nn.Linear(64,10)`:定义了一个全连接层,将 LSTM 层的输出映射到10个输出类别。
6. `def forward(self, x)`:定义了 RNN 类的前向传播函数,该函数在调用 `rnn(x)` 时被自动调用。
7. `r_out, (h_n, h_c) = self.rnn(x, None)`:调用 LSTM 层进行前向传播,其中 `x` 是输入数据,`(h_n, h_c)` 表示 LSTM 层的隐藏状态和记忆状态,`None` 表示使用默认的隐藏状态和记忆状态。
8. `out = self.out(r_out[: ,-1, :])`:将 LSTM 层的输出进行全连接映射,并输出结果。其中,`r_out[:, -1, :]` 表示取 LSTM 层最后一个时间步的输出。
9. `rnn = RNN() print(rnn)`:创建一个 RNN 类的实例,打印该实例,输出该实例的结构。
def call(self, x): batch_size, _, _ = x.shape x = self.embeddings(x) # similar to embedding, expand feature dimensions to embedding_size m x = tf.transpose(x, perm=[0, 2, 1]) h_matrix = tf.zeros([batch_size, self.embedding_size, self.obs_len]) for i in tf.range(self.embedding_size): m = tf.reshape(x[:, i, :], shape=[batch_size, 1, -1]) h_m = self.lstm(m)[:, -1, :] for j in tf.range(batch_size): # update h_matrix h_matrix = tf.tensor_scatter_nd_update(h_matrix, [[j, i]], tf.reshape(h_m[j], shape=[1, -1])) h_matrix = LeakyReLU()(h_matrix) ht = tf.reshape(h_matrix[:, :, -1], shape=[batch_size, self.embedding_size, 1]) h_matrix = h_matrix[:, :, :-1] # reshape hidden states h_matrix to a shape like an image (n, h, w, c) h_matrix = tf.reshape(h_matrix, shape=[-1, self.embedding_size, self.obs_len - 1, 1]) vt = self.tpa(h_matrix, ht) ht_concat = tf.concat([vt, ht], axis=1) prediction = self.linear_final(tf.transpose(ht_concat, perm=[0, 2, 1])) return prediction
这段代码是在之前的基础上进行了一些额外的操作。
首先,通过LeakyReLU激活函数对h_matrix进行了激活操作,该函数可以增强模型的非线性特性。
然后,通过对h_matrix进行形状重塑操作,将其转换为类似图像的形式,即(n, h, w, c),其中n表示批次大小,h表示嵌入维度,w表示观测长度减1,c表示通道数(此处为1)。
接下来,通过调用self.tpa函数对h_matrix和ht进行处理,得到一个新的张量vt。
然后,通过在嵌入维度上将vt和ht进行拼接,得到ht_concat。
最后,通过对ht_concat进行转置操作,并将其输入到linear_final层中,得到最终的预测结果prediction。
整个过程可以看作是对隐藏状态序列h_matrix的进一步处理和转换,以生成最终的预测结果。