bilstm_output = Bidirectional(np.concatenate[lstm_forward, lstm_backward])的正确用法应该是怎么样的
时间: 2024-05-02 22:17:04 浏览: 9
正确的用法应该是将 `np.concatenate` 改为 `np.concatenate()`,并在括号中传入要拼接的两个数组,即:
```
bilstm_output = Bidirectional(np.concatenate((lstm_forward, lstm_backward), axis=1))
```
这样可以将 `lstm_forward` 和 `lstm_backward` 按照第二个维度(也就是时间步)进行拼接,得到一个形状为 `(batch_size, max_length, hidden_size * 2)` 的张量,作为 `Bidirectional` 层的输入。
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bilstm_output = Bidirectional(concatenate([lstm_forward, lstm_backward]))
这行代码是将前向LSTM和后向LSTM的输出进行拼接,并使用双向LSTM对它们进行进一步处理。具体来说,假设lstm_forward是前向LSTM的输出,lstm_backward是后向LSTM的输出,那么concatenate([lstm_forward, lstm_backward])将这两个输出沿着最后一个维度拼接起来,得到一个形状为(batch_size, seq_length, hidden_size*2)的张量。这个张量的最后一个维度是hidden_size*2,因为前向LSTM和后向LSTM的每个时间步输出的维度都是hidden_size。接着,使用双向LSTM对这个张量进行进一步处理,得到bilstm_output。bilstm_output的形状和最后一个维度的大小与concatenate([lstm_forward, lstm_backward])相同。
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
)
```