nn.LSTM() 函数的会输出几个变量

`nn.LSTM()` 函数会输出两个变量，分别为输出结果和最终状态（hidden state和cell state）。其中输出结果是一个三维张量，包含了每个时间步的输出，第一维是序列长度，第二维是batch size，第三维是输出的特征维度。最终状态是一个元组，包含了最后一个时间步的 hidden state 和 cell state。这两个状态变量通常会在需要连续处理时传递给下一个 LSTM 层。

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class PoetryModel(nn.Module): def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, hidden_dim): super(PoetryModel, self).__init__() self.hidden_dim = hidden_dim self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim) self.lstm = nn.LSTM(embedding_dim, self.hidden_dim, num_layers=3) self.classifier=nn.Sequential( nn.Linear(self.hidden_dim, 512), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(512, 2048), nn.ReLU(inplace=True), nn.Linear(2048, vocab_size) ) def forward(self, input, hidden = None): seq_len, batch_size = input.size() if hidden is None: h_0 = input.data.new(3, batch_size, self.hidden_dim).fill_(0).float() c_0 = input.data.new(3, batch_size, self.hidden_dim).fill_(0).float() else: h_0, c_0 = hidden embeds = self.embedding(input) output, hidden = self.lstm(embeds, (h_0, c_0)) output = self.classifier(output.view(seq_len * batch_size, -1)) return output, hidden 解释该段代码

这段代码是一个 PyTorch 模型类 `PoetryModel` 的定义，该模型用于生成诗歌文本。以下是该模型的详细解释：

1. `__init__(self, vocab_size, embedding_dim, hidden_dim)`：该函数是类的初始化函数，它定义了该模型的各个层及其参数，其中 `vocab_size` 表示词汇表的大小，`embedding_dim` 表示嵌入层的维度，`hidden_dim` 表示 LSTM 隐藏层的维度。

2. `super(PoetryModel, self).__init__()`：该语句调用了父类 `nn.Module` 的初始化函数，以便能够正确地构建模型。

3. `self.hidden_dim = hidden_dim`：该语句将隐藏层维度保存在实例变量 `self.hidden_dim` 中。

4. `self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)`：该语句定义了一个嵌入层，用于将词汇表中的每个词转换成一个固定维度的向量表示。

5. `self.lstm = nn.LSTM(embedding_dim, self.hidden_dim, num_layers=3)`：该语句定义了一个 LSTM 层，用于学习输入序列的长期依赖关系。其中 `num_layers` 参数表示 LSTM 层的层数。

6. `self.classifier = nn.Sequential(...)`：该语句定义了一个分类器，用于将 LSTM 输出的特征向量映射到词汇表中每个词的概率分布。

7. `forward(self, input, hidden=None)`：该函数定义了模型的前向传播过程。其中 `input` 表示输入的序列，`hidden` 表示 LSTM 的初始隐藏状态。

8. `seq_len, batch_size = input.size()`：该语句获取输入序列的长度和批次大小。

9. `if hidden is None: ... else: ...`：该语句根据是否提供了初始隐藏状态，决定是否使用零向量作为初始隐藏状态。

10. `embeds = self.embedding(input)`：该语句将输入序列中的每个词都通过嵌入层转换成向量表示。

11. `output, hidden = self.lstm(embeds, (h_0, c_0))`：该语句将嵌入层的输出输入到 LSTM 层中，并获取 LSTM 输出的特征向量和最终的隐藏状态。

12. `output = self.classifier(output.view(seq_len * batch_size, -1))`：该语句将 LSTM 输出的特征向量通过分类器进行映射，并将其转换成形状为 `(seq_len * batch_size, vocab_size)` 的张量。

13. `return output, hidden`：该语句返回模型的输出和最终的隐藏状态。其中输出是一个张量，表示每个时间步的词汇表中每个词的概率分布，而隐藏状态则是一个元组，表示 LSTM 的最终

class LSTMNet(torch.nn.Module): def __init__(self, num_hiddens, num_outputs): super(LSTMNet, self).__init__() #nn.Conv1d(1,16,2), #nn.Sigmoid(), # nn.MaxPool1d(2), #nn.Conv1d(1,32,2), self.hidden_size = num_hiddens # RNN 层，这里的 batch_first 指定传入的是 (批大小，序列长度，序列每个位置的大小) # 如果不指定其为 True，传入顺序应当是 (序列长度，批大小，序列每个位置的大小) input_size= num_inputs.view(len(input_x), 1, -1)//24 self.rnn = torch.nn.LSTM(input_size, hidden_size=num_hiddens,batch_first=True) # 线性层 self.dense = torch.nn.Linear(self.hidden_size*24, 256) self.dense2 = torch.nn.Linear(256,num_outputs) # dropout 层，这里的参数指 dropout 的概率 self.dropout = torch.nn.Dropout(0.3) self.dropout2 = torch.nn.Dropout(0.5) # ReLU 层 self.relu = torch.nn.ReLU() # 前向传播函数，这是一个拼接的过程，使用大量变量是为了避免混淆，不做过多讲解 def forward(self, x): # x shape: (batch_size, 24, 307) # LSTM 层会传出其参数，这里用 _ 将其舍弃 h, _ = self.rnn(x) # LSTM 层会传出 (batch_size, 24, num_hiddens) 个参数，故需要 reshape 后丢入全连接层 h_r = h.reshape(-1,self.hidden_size*24) h_d = self.dropout(h_r) y = self.dense(h_d) drop_y = self.dropout2(y) a = self.relu(drop_y) y2 = self.dense2(a) return y2

这是一个使用LSTM网络进行序列预测的模型，输入是一个形状为(batch_size, 24, 307)的张量。在模型的初始化方法中，定义了LSTM层、线性层、dropout层和ReLU层。在前向传播方法中，首先将输入张量传入LSTM层得到输出h，然后将h重新reshape成形状为(batch_size, num_hiddens*24)的张量，再经过线性层、dropout层和ReLU层得到最终的预测结果y2。