import torch.nn as nn >>> import torch >>> rnn = nn.LSTM(5, 6, 2) >>> input = torch.randn(1, 3, 5) >>> h0 = torch.randn(2, 3, 6) >>> c0 = torch.randn(2, 3, 6) >>> output, (hn, cn) = rnn(input, (h0, c0)) 打印hn数据后发现其中包含output数据也就是h1数据,但一部分数据并不是h0,那它是什么?
时间: 2024-04-26 22:26:26 浏览: 27
在 PyTorch 中,LSTM 模型的隐藏状态和细胞状态都是一个元组,其中第一个元素表示最后一个时间步的隐藏状态,第二个元素表示最后一个时间步的细胞状态。因此,在上面的代码中,(hn, cn) 是一个元组,其中 hn 表示最后一个时间步的隐藏状态,cn 表示最后一个时间步的细胞状态。而在调用 LSTM 模型时,如果不提供初始隐藏状态和细胞状态,PyTorch 会使用全零张量作为默认值。因此,如果打印最初的隐藏状态 h0,可能会看到其中包含一些非零元素,这些元素是 PyTorch 自动生成的默认值,与最终的隐藏状态 hn 不同。
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>>> import torch.nn as nn >>> import torch >>> rnn = nn.LSTM(5, 6, 2) >>> input = torch.randn(1, 3, 5) >>> h0 = torch.randn(2, 3, 6) >>> c0 = torch.randn(2, 3, 6) >>> output, (hn, cn) = rnn(input, (h0, c0))
这是一个使用 PyTorch 实现的 LSTM 模型的示例代码。具体来说,这个模型有 5 个输入特征,6 个隐藏单元,2 层 LSTM。输入数据的形状为 (1, 3, 5),其中 1 表示 batch size,3 表示序列长度,5 表示每个时间步的特征数。h0 和 c0 是 LSTM 的初始隐藏状态和细胞状态,形状为 (2, 3, 6),其中 2 表示层数,3 表示 batch size,6 表示隐藏单元数。模型的输出为 output,形状为 (1, 3, 6),表示每个时间步的输出特征,同时还返回了最后一个时间步的隐藏状态 hn 和细胞状态 cn,形状均为 (2, 3, 6)。
import torch.nn as nn >>> import torch >>> rnn = nn.LSTM(5, 6, 2) >>> input = torch.randn(1, 3, 5) >>> h0 = torch.randn(2, 3, 6) >>> c0 = torch.randn(2, 3, 6) >>> output, (hn, cn) = rnn(input, (h0, c0)) 打印hn数据后发现其中包含output数据,那么还有一部分数据是什么?
在 LSTM 模型中,每个时间步的输出 output 是根据当前的输入和前一个时间步的隐藏状态计算得到的,而当前时间步的隐藏状态 hn 和细胞状态 cn 则是根据当前的输入和前一个时间步的隐藏状态和细胞状态计算得到的,它们的计算方式如下:
```
i_t = sigmoid(W_{ii} x_t + b_{ii} + W_{hi} h_{t-1} + b_{hi})
f_t = sigmoid(W_{if} x_t + b_{if} + W_{hf} h_{t-1} + b_{hf})
g_t = tanh(W_{ig} x_t + b_{ig} + W_{hg} h_{t-1} + b_{hg})
o_t = sigmoid(W_{io} x_t + b_{io} + W_{ho} h_{t-1} + b_{ho})
c_t = f_t * c_{t-1} + i_t * g_t
h_t = o_t * tanh(c_t)
```
其中,x_t 表示当前时间步的输入,h_{t-1} 和 c_{t-1} 分别表示前一个时间步的隐藏状态和细胞状态,i_t、f_t、g_t 和 o_t 分别表示输入门、遗忘门、记忆门和输出门,W 和 b 分别表示模型的权重和偏置。在上面的代码中,(hn, cn) 是最后一个时间步的隐藏状态和细胞状态,也就是模型经过多个时间步的计算后得到的最终状态,其中包含了所有时间步的信息,包括每个时间步的输入和输出。而 output 只包含每个时间步的输出。