x, (_, _) = self.lstm1(x) x, (_, _) = self.lstm2(x)中的 x, (_, _) 是什么意思
时间: 2023-10-24 16:05:49 浏览: 38
在这段代码中,`(_, _)` 是一个占位符,用于表示不关心的变量。在Python中,使用下划线 `_` 表示一个不需要使用或者不关心的变量。在这里,`(_, _)` 表示忽略LSTM层的隐藏状态,仅保留输出 `x`。所以,`x, (_, _) = self.lstm1(x)` 表示将LSTM层 `self.lstm1` 的输出保存到变量 `x` 中,同时忽略掉隐藏状态。同样地,`x, (_, _) = self.lstm2(x)` 表示将LSTM层 `self.lstm2` 的输出保存到变量 `x` 中,同时忽略掉隐藏状态。
相关问题
out, _ = self.lstm(x, (h0_lstm, c0_lstm))
在这段代码中,self.lstm是一个LSTM模型,x是输入的数据,h0_lstm和c0_lstm是LSTM模型的初始隐藏状态和记忆状态。LSTM模型会根据输入数据x和初始状态(h0_lstm, c0_lstm)进行计算,得到输出out和最终隐藏状态和记忆状态,由于我们在这里只需要out这个输出,因此使用 _ 来代表最终的隐藏状态和记忆状态。因为在Python中 _ 表示一个临时变量,用于存储不需要的变量,这个变量可以直接被忽略不做任何处理。
def setup_layers(self): self.lstm = torch.nn.LSTM( input_size = self.lstm_inputsize, hidden_size = self.lstm_hiddensize, num_layers = self.lstm_layers, batch_first=True, dropout=(0 if self.lstm_layers == 1 else self.lstm_dropout), bidirectional=False )
这段代码使用PyTorch中的`nn.LSTM`构建了一个LSTM层,具体参数如下:
- `input_size`:输入特征的维度。
- `hidden_size`:隐藏状态的维度。
- `num_layers`:LSTM层数。
- `batch_first`:如果为True,则输入和输出张量的形状为(batch_size, seq_length, feature_dims);否则,形状为(seq_length, batch_size, feature_dims)。
- `dropout`:如果`num_layers=1`,则不使用dropout;否则,将应用dropout并指定丢弃概率。
- `bidirectional`:是否使用双向LSTM。
需要注意的是,这段代码构建的是单向LSTM,如果需要构建双向LSTM,需要将`bidirectional`参数设置为True,如下所示:
```python
self.lstm = torch.nn.LSTM(
input_size=self.lstm_inputsize,
hidden_size=self.lstm_hiddensize,
num_layers=self.lstm_layers,
batch_first=True,
dropout=(0 if self.lstm_layers == 1 else self.lstm_dropout),
bidirectional=True
)
```
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