return (torch.zeros(1, 1, self.hidden_dim), torch.zeros(1, 1, self.hidden_dim))
时间: 2023-10-07 22:04:11 浏览: 60
你提供的代码是一个返回隐藏状态的函数。这个函数使用了PyTorch库,它返回一个元组,包含两个张量(torch.Tensor)。这两个张量都是形状为(1, 1, hidden_dim)的三维张量。
第一个张量是全零张量,用于表示LSTM模型的初始隐藏状态。它的形状是(1, 1, hidden_dim),其中hidden_dim是隐藏状态的维度。
第二个张量也是全零张量,用于表示LSTM模型的初始细胞状态。它的形状也是(1, 1, hidden_dim)。
这个函数通常在LSTM模型中用于初始化隐藏状态和细胞状态。
相关问题
class LSTM(nn.Module): def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim, num_layers): super(LSTM, self).__init__() self.hidden_dim = hidden_dim self.num_layers = num_layers self.lstm = nn.LSTM(input_dim, hidden_dim, num_layers, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_dim, output_dim) def forward(self, x): h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_dim).to(device) c0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_dim).to(device) out, _ = self.lstm(x, (h0, c0)) out = self.fc(out) return out[:, -1, :]为我的这段代码添加一个dropout层
可以在LSTM类的__init__方法中添加一个nn.Dropout层,如下所示:
class LSTM(nn.Module):
def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim, num_layers):
super(LSTM, self).__init__()
self.hidden_dim = hidden_dim
self.num_layers = num_layers
self.lstm = nn.LSTM(input_dim, hidden_dim, num_layers, batch_first=True)
self.dropout = nn.Dropout(p=.5) # 添加dropout层
self.fc = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)
def forward(self, x):
h = torch.zeros(self.num_layers, x.size(), self.hidden_dim).to(device)
c = torch.zeros(self.num_layers, x.size(), self.hidden_dim).to(device)
out, _ = self.lstm(x, (h, c))
out = self.dropout(out) # 在LSTM输出后添加dropout层
out = self.fc(out)
return out[:, -1, :]
nn.Parameter(torch.zeros(self.output_dim, 1))
这是一个技术问题,它似乎与网络参数有关。在PyTorch中,nn.Parameter(torch.zeros(self.output_dim, 1))被用来创建一个存储在计算图中的可训练参数(trainable parameter)。这个参数是一个output_dim x 1的张量,所有元素都被初始化为0。
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