nn.LSTM 输出的 encoder_output, (encoder_h, encoder_c) 分别是什么?
时间: 2024-06-08 13:05:46 浏览: 11
`nn.LSTM` 是一种循环神经网络结构,常用于处理序列数据。它的输入是一个序列,经过 LSTM 层处理后,会输出一个编码结果和 LSTM 最后一个时间步的隐状态和细胞状态。
具体来说,`encoder_output` 是 LSTM 的所有时间步的输出,它的形状为 `(seq_len, batch_size, hidden_size)`,其中 `seq_len` 是输入序列的长度,`batch_size` 是输入的批次大小,`hidden_size` 是 LSTM 的隐状态的维度。
而 `(encoder_h, encoder_c)` 则是 LSTM 最后一个时间步的隐状态和细胞状态,它们的形状均为 `(num_layers, batch_size, hidden_size)`,其中 `num_layers` 是 LSTM 的层数。这两个状态变量可以用于解码器的初始化,以便在生成过程中保留先前的信息。
相关问题
class Encoder(nn.Module): def __init__(self,encoder_embedding_num,encoder_hidden_num,en_corpus_len): super().__init__() self.embedding = nn.Embedding(en_corpus_len,encoder_embedding_num) self.lstm = nn.LSTM(encoder_embedding_num,encoder_hidden_num,batch_first=True) def forward(self,en_index): en_embedding = self.embedding(en_index) _,encoder_hidden =self.lstm(en_embedding) return encoder_hidden解释每行代码的含义
- `class Encoder(nn.Module):` 定义一个名为Encoder的类,继承自nn.Module。
- `def __init__(self,encoder_embedding_num,encoder_hidden_num,en_corpus_len):` 定义Encoder类的初始化函数,传入三个参数:encoder_embedding_num(编码器嵌入层的维度),encoder_hidden_num(编码器LSTM隐藏层的维度)和en_corpus_len(英文语料库的长度)。
- `super().__init__()` 调用父类nn.Module的初始化函数。
- `self.embedding = nn.Embedding(en_corpus_len,encoder_embedding_num)` 定义编码器的嵌入层,使用nn.Embedding类,将英文语料库的长度和编码器嵌入层的维度作为参数传入。
- `self.lstm = nn.LSTM(encoder_embedding_num,encoder_hidden_num,batch_first=True)` 定义编码器的LSTM层,使用nn.LSTM类,将编码器嵌入层的维度和编码器LSTM隐藏层的维度作为参数传入,并设置batch_first参数为True,表示输入数据的第一维是batch_size。
- `def forward(self,en_index):` 定义Encoder类的前向传播函数,传入一个参数en_index(英文句子的索引序列)。
- `en_embedding = self.embedding(en_index)` 将英文句子的索引序列通过嵌入层转换为嵌入向量。
- `_,encoder_hidden =self.lstm(en_embedding)` 将嵌入向量输入到编码器LSTM层中,获取编码器的最后一个时间步的隐藏状态encoder_hidden。
- `return encoder_hidden` 返回编码器的最后一个时间步的隐藏状态encoder_hidden。
# 编码器 def encoder(input_shape, vocab_size, latent_dim): model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, 256, input_shape=input_shape, name="encoder_embedding"), tf.keras.layers.LSTM(latent_dim, name="encode_lstm"), ],name="encoder") return model # 解码器 def decoder(output_shape, vocab_size, latent_dim): model = tf.keras.models.Sequential([ tf.keras.layers.RepeatVector(output_shape[0], input_shape=output_shape, name="decoder_repeatvector"), tf.keras.layers.LSTM(latent_dim, return_sequences=True,name="decode_lstm"), tf.keras.layers.TimeDistributed(tf.keras.layers.Dense(vocab_size, activation='softmax'), name="decoder_td"), ], name="decoder") return model # expected shape=(None, None, 12), found shape=(None, 12, 256) # 定义模型 def build_model(input_shape, output_shape, vocab_size, latent_dim): encoder_model = encoder(input_shape, vocab_size, latent_dim) decoder_model = decoder(output_shape, vocab_size, latent_dim) model = tf.keras.models.Sequential([encoder_model, decoder_model]) return model改正一下模型
根据您提供的代码,您需要将编码器模型的LSTM层的return_sequences参数设置为True,以便正确地将输出形状传递给解码器模型。同时,您还需要将解码器模型的RepeatVector层的输入形状设置为output_shape[1],而不是output_shape[0]。修改后的代码如下所示:
```
# 编码器
def encoder(input_shape, vocab_size, latent_dim):
model = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, 256, input_shape=input_shape, name="encoder_embedding"),
tf.keras.layers.LSTM(latent_dim, return_sequences=True, name="encode_lstm"),
], name="encoder")
return model
# 解码器
def decoder(output_shape, vocab_size, latent_dim):
model = tf.keras.models.Sequential([
tf.keras.layers.RepeatVector(output_shape[1], input_shape=(latent_dim,), name="decoder_repeatvector"),
tf.keras.layers.LSTM(latent_dim, return_sequences=True, name="decode_lstm"),
tf.keras.layers.TimeDistributed(tf.keras.layers.Dense(vocab_size, activation='softmax'), name="decoder_td"),
], name="decoder")
return model
# 定义模型
def build_model(input_shape, output_shape, vocab_size, latent_dim):
encoder_model = encoder(input_shape, vocab_size, latent_dim)
decoder_model = decoder(output_shape, vocab_size, latent_dim)
model = tf.keras.models.Sequential([encoder_model, decoder_model])
return model
```
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