pytorch 建立3层lstm
时间: 2023-06-28 09:06:26 浏览: 28
要建立一个3层的LSTM,可以使用PyTorch中的`nn.LSTM`模块。下面是一个示例代码:
```python
import torch.nn as nn
class LSTMModel(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size):
super(LSTMModel, self).__init__()
self.num_layers = num_layers
self.hidden_size = hidden_size
self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True)
self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)
def forward(self, x):
h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).requires_grad_()
c0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).requires_grad_()
out, (hn, cn) = self.lstm(x, (h0.detach(), c0.detach()))
out = self.fc(out[:, -1, :])
return out
```
在这个模型中,我们定义了一个`LSTMModel`类,继承了`nn.Module`。传入的参数包括输入大小`input_size`、隐藏层大小`hidden_size`、LSTM层数`num_layers`和输出大小`output_size`。
在初始化函数`__init__`中,我们首先定义了`num_layers`和`hidden_size`。然后我们创建了一个LSTM层,使用`nn.LSTM`模块,其中`batch_first=True`表示输入中batch维度为第一维。最后,我们定义了一个全连接层,将LSTM的输出转换为所需要的输出大小。
在`forward`函数中,我们首先定义了LSTM层的初始隐藏状态`h0`和记忆状态`c0`,然后将输入`x`传入LSTM层中。最后,我们将LSTM的输出转换为所需要的输出大小,并返回输出。
注意:这里的代码仅仅是一种实现方式,不一定是最优的。在实际使用中,需要根据具体的应用场景进行优化和改进。
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