lstm神经网络的输出
时间: 2023-08-02 21:08:56 浏览: 54
LSTM神经网络的输出通常是最后一个时间步的隐藏状态,也可以是每个时间步的隐藏状态序列。这取决于具体的任务和模型设计。
在PyTorch中,`torch.nn.LSTM`模型的前向传播方法返回两个值:输出张量和最后一个时间步的隐藏状态。
```python
import torch
import torch.nn as nn
# 定义LSTM模型
input_size = 10
hidden_size = 20
num_layers = 2
batch_size = 3
seq_len = 5
lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers)
# 随机生成输入数据
input_data = torch.randn(seq_len, batch_size, input_size)
# 前向传播
output, (h_n, c_n) = lstm(input_data)
# output的形状为(seq_len, batch_size, hidden_size)
# h_n的形状为(num_layers, batch_size, hidden_size)
# c_n的形状为(num_layers, batch_size, hidden_size)
# 获取最后一个时间步的输出
last_output = output[-1]
print(output.shape)
print(h_n.shape)
print(c_n.shape)
print(last_output.shape)
```
在上述代码中,我们首先定义了一个`nn.LSTM`模型,并生成了随机输入数据`input_data`。然后,我们通过调用模型的前向传播方法`lstm(input_data)`获取输出张量`output`和最后一个时间步的隐藏状态`(h_n, c_n)`。最后,我们打印了输出张量、隐藏状态和最后一个时间步的输出张量的形状。
需要注意的是,输出张量`output`的形状为`(seq_len, batch_size, hidden_size)`,其中`seq_len`是序列的长度,`batch_size`是批次大小,`hidden_size`是隐藏状态的维度。而最后一个时间步的输出张量`last_output`的形状为`(batch_size, hidden_size)`,只包含了最后一个时间步的隐藏状态信息。