states, hidden =nn.LSTM(inputs) inputs是输入 能解释以下states和hidden分别代表什么含义吗

在使用 PyTorch 中的 LSTM 模型时，输入是一个序列，每个元素都是一个向量。当调用 `nn.LSTM(inputs)` 时，模型会对整个序列进行处理，并产生两个输出：`states` 和 `hidden`。

`states` 是 LSTM 模型的输出状态，是最后一个时间步骤的隐藏状态。它是一个张量，形状为 `(num_layers * num_directions, batch_size, hidden_size)`，其中 `num_layers` 是 LSTM 层数，`num_directions` 是 LSTM 的方向数（单向或双向），`batch_size` 是输入的批次大小，`hidden_size` 是 LSTM 的隐藏状态大小。

`hidden` 是 LSTM 的最后一个时间步输出的隐藏状态。它是一个张量，形状为 `(num_layers * num_directions, batch_size, hidden_size)`，其中 `num_layers` 是 LSTM 层数，`num_directions` 是 LSTM 的方向数（单向或双向），`batch_size` 是输入的批次大小，`hidden_size` 是 LSTM 的隐藏状态大小。

相关问题

Forward pass Bottleneck LSTM layer If stateful LSTM h and c must be None. Else they must be Tensor. @param inputs: input tensor @param h: hidden states (if None, they are automatically initialised) @param c: cell states (if None, they are automatically initialised) @return: new hidden and cell states

这个错误通常是因为你在使用 LSTM 层进行前向传递时，参数 `h` 或 `c` 的类型不正确。根据这个错误信息，你传递给 LSTM 层的参数类型应该是 `None` 或 `Tensor`。

如果你使用的是带有状态的 LSTM 层（即 `stateful=True`），则在前向传递时，应该将参数 `h` 和 `c` 都设置为 `None`。这是因为 LSTM 层会记住之前的状态，并在下一次前向传递时使用它们作为输入。如果你不需要记忆之前的状态，则可以将 `stateful` 设置为 `False`。

如果你使用的是不带状态的 LSTM 层（即 `stateful=False`），则应该将参数 `h` 和 `c` 设置为张量（`Tensor`）类型，以初始化 LSTM 层的隐藏状态和细胞状态。你可以使用 `torch.zeros()` 或 `torch.randn()` 等函数来创建张量。

下面是一个示例，演示如何在 PyTorch 中使用 LSTM 层进行前向传递：

import torch
import torch.nn as nn

# 创建一个带有 2 个 LSTM 层的模型
model = nn.LSTM(input_size=10, hidden_size=20, num_layers=2)

# 创建输入张量
inputs = torch.randn(5, 3, 10)

# 初始化隐藏状态和细胞状态
h0 = torch.zeros(2, 3, 20)
c0 = torch.zeros(2, 3, 20)

# 前向传递
outputs, (hn, cn) = model(inputs, (h0, c0))

# 打印输出张量的形状
print(outputs.shape)

在这个例子中，我们创建了一个带有 2 层 LSTM 的模型，并使用大小为 [5, 3, 10] 的随机张量作为输入。我们还使用 `torch.zeros()` 函数创建了大小为 [2, 3, 20] 的张量来初始化 LSTM 的隐藏状态和细胞状态。最后，我们对输入进行前向传递，并打印输出张量的形状。

nn.LSTMCell

nn.LSTMCell is a PyTorch class that implements a single LSTM cell. It takes in an input tensor and the previous hidden and cell states as inputs, and computes the current hidden and cell states based on the LSTM equations.

The LSTM equations are as follows:

i_t = sigmoid(W_i * [h_{t-1}, x_t] + b_i)
f_t = sigmoid(W_f * [h_{t-1}, x_t] + b_f)
g_t = tanh(W_g * [h_{t-1}, x_t] + b_g)
o_t = sigmoid(W_o * [h_{t-1}, x_t] + b_o)
c_t = f_t * c_{t-1} + i_t * g_t
h_t = o_t * tanh(c_t)

where x_t is the input tensor at time t, h_{t-1} and c_{t-1} are the previous hidden and cell states, i_t, f_t, g_t, and o_t are the input gate, forget gate, cell gate, and output gate activations, and W_i, W_f, W_g, W_o, b_i, b_f, b_g, and b_o are the weights and biases of the LSTM cell.

nn.LSTMCell can be used to build a multi-layer LSTM network by stacking multiple LSTM cells together. It is often used in combination with other PyTorch modules such as nn.Linear and nn.Dropout to create more complex models.