pytorch bn+lstm 类
时间: 2023-08-04 21:05:04 浏览: 53
在 PyTorch 中,可以使用 `nn.BatchNorm1d` 和 `nn.LSTM` 类组合实现一个 BN+LSTM 模型。
下面是一个简单的示例代码:
```python
import torch.nn as nn
class BN_LSTM(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True):
super(BN_LSTM, self).__init__()
self.batch_first = batch_first
self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=batch_first)
self.bn = nn.BatchNorm1d(hidden_size)
def forward(self, x):
# x shape: (batch_size, seq_len, input_size)
if not self.batch_first:
x = x.transpose(0, 1)
# output shape: (batch_size, seq_len, hidden_size)
output, _ = self.lstm(x)
output = output.transpose(1, 2)
# output shape: (batch_size, hidden_size, seq_len)
output = self.bn(output)
output = output.transpose(1, 2)
return output
```
这个模型将输入数据先经过 LSTM 层处理,然后再通过 BatchNorm1d 层进行标准化。需要注意的是,由于 LSTM 层的输出是一个三维张量,所以需要将其转置后再传入 BatchNorm1d 层进行处理。最后再将输出转置回来即可。