self.lstm()的输出是什么
时间: 2024-05-31 09:13:04 浏览: 11
`self.lstm()`是一个LSTM层,它的输出是一个元组`(output, (h_n, c_n))`,其中`output`是LSTM层的输出, `(h_n, c_n)`是LSTM层的最后一个时间步的隐状态和细胞状态。`output`的形状是`(seq_len, batch, num_directions * hidden_size)`,其中`seq_len`是输入序列的长度,`batch`是批次大小,`num_directions`是LSTM层的方向数(单向LSTM层为1,双向LSTM层为2),`hidden_size`是LSTM层的隐藏状态大小。`(h_n, c_n)`的形状是`(num_layers * num_directions, batch, hidden_size)`,其中`num_layers`是LSTM层数。
相关问题
def setup_layers(self): self.lstm = torch.nn.LSTM( input_size = self.lstm_inputsize, hidden_size = self.lstm_hiddensize, num_layers = self.lstm_layers, batch_first=True, dropout=(0 if self.lstm_layers == 1 else self.lstm_dropout), bidirectional=False )
这段代码使用PyTorch中的`nn.LSTM`构建了一个LSTM层,具体参数如下:
- `input_size`:输入特征的维度。
- `hidden_size`:隐藏状态的维度。
- `num_layers`:LSTM层数。
- `batch_first`:如果为True,则输入和输出张量的形状为(batch_size, seq_length, feature_dims);否则,形状为(seq_length, batch_size, feature_dims)。
- `dropout`:如果`num_layers=1`,则不使用dropout;否则,将应用dropout并指定丢弃概率。
- `bidirectional`:是否使用双向LSTM。
需要注意的是,这段代码构建的是单向LSTM,如果需要构建双向LSTM,需要将`bidirectional`参数设置为True,如下所示:
```python
self.lstm = torch.nn.LSTM(
input_size=self.lstm_inputsize,
hidden_size=self.lstm_hiddensize,
num_layers=self.lstm_layers,
batch_first=True,
dropout=(0 if self.lstm_layers == 1 else self.lstm_dropout),
bidirectional=True
)
```
class my_LSTM(torch.nn.Module): def __init__(self, lstm_inputsize, lstm_hiddensize, lstm_layers, lstm_dropout): super(my_LSTM, self).__init__() self.lstm_inputsize = lstm_inputsize self.lstm_hiddensize = lstm_hiddensize self.lstm_layers = lstm_layers self.lstm_dropout = lstm_dropout self.setup_layers() def setup_layers(self): self.lstm = torch.nn.LSTM( input_size = self.lstm_inputsize, hidden_size = self.lstm_hiddensize, num_layers = self.lstm_layers, batch_first=True, dropout=(0 if self.lstm_layers == 1 else self.lstm_dropout), bidirectional=False ) def forward(self, input): out, (h_n, c_n) = self.lstm(input) return out[:, -1, :]
这是一个使用LSTM的神经网络模型。该模型的输入大小为lstm_inputsize,隐藏状态大小为lstm_hiddensize,LSTM的层数为lstm_layers。该模型还使用了dropout来减少过拟合。在setup_layers函数中,该模型设置了一个LSTM层。在forward函数中,它将输入input传递给LSTM层,然后将最后一个时间步的输出返回作为最终输出。这个模型没有使用双向LSTM,因此它是一个单向LSTM模型。
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