pytorch nn.LSTM() 函数的输出

时间: 2024-01-07 09:00:35 浏览: 204
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基于pytorch的lstm参数使用详解

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`nn.LSTM()`函数的输出有两个部分，分别是输出和隐藏状态。输出是指LSTM网络的最终输出，它可以用来预测下一个单词或者分类问题。隐藏状态是指LSTM网络在每个时间步骤时产生的隐藏状态，它可以被用来维护LSTM网络内部的状态信息。 具体地说，如果输入序列的长度为`seq_len`，每个输入单词的词向量维度为`input_size`，LSTM的隐含层中包含`hidden_size`个神经元，则`nn.LSTM()`函数的输出形状为`(seq_len, batch_size, hidden_size)`，其中`batch_size`是输入序列的批次大小。 需要注意的是，在LSTM网络中，输出和隐藏状态的形状是相同的，因此在一些实现中，这两个状态会被合并成一个张量输出，形状为`(seq_len, batch_size, hidden_size * num_directions)`，其中`num_directions`表示LSTM网络的方向数，通常为1或2。
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class SegModel(torch.nn.Module): """分词模型""" def __init__(self, vocab_size: int, embedding_size: int, hidden_size: int): super().__init__() self.embedding = torch.nn.Embedding(vocab_size, embedding_size, padding_idx=0) self.lstm = torch.nn.LSTM(embedding_size, hidden_size, batch_first=True, bidirectional=True) self.linear = torch.nn.Linear(2 * hidden_size, 1) self.sigmoid = torch.nn.Sigmoid() def forward(self, inputs: torch.Tensor, mask: torch.Tensor) -> torch.Tensor: embeddings = self.embedding(inputs) outputs, _ = self.lstm(embeddings) logits = self.linear(outputs) logits = logits.squeeze(-1) logits = self.sigmoid(logits) logits = logits * mask return logits

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这是一个使用PyTorch实现的LSTM模型，它有一个LSTM层和一个全连接层。输入的大小为input_size，输出的...在forward函数中，输入x通过LSTM层，然后将最后一个时间步的输出传递给全连接层进行预测，最终输出预测结果。

解释这段代码class LSTM(nn.Module): def __init__(self,p,input_size, output_size, hidden_layer_size,past_history_size): """ :param input_size: 输入数据的维度 :param hidden_layer_size:隐层的数目 :param output_size: 输出的个数 """ super().__init__() # self.hidden_layer_size1 = hidden_layer_size*past_history_size self.hidden_layer_size1 = hidden_layer_size self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_layer_size, batch_first=True) self.linear1 = nn.Linear(self.hidden_layer_size1, output_size) self.linear2 = nn.Linear(self.hidden_layer_size1, output_size) self.linear3 = nn.Linear(self.hidden_layer_size1, output_size) self.linear4 = nn.Linear(self.hidden_layer_size1, output_size) self.linear5 = nn.Linear(self.hidden_layer_size1, output_size) self.dropout = nn.Dropout(p=p) def forward(self, input_x): lstm_out, self.hidden_cell = self.lstm(input_x) lstm_out = self.dropout(lstm_out) # lstm_out = lstm_out.reshape(len(input_x),-1) linear_out1, linear_out2,linear_out3, linear_out4, linear_out5 = self.linear1(lstm_out), self.linear2(lstm_out),self.linear3(lstm_out), self.linear4(lstm_out),self.linear5(lstm_out) # print(linear_out1.shape) linear_out1, linear_out2,linear_out3, linear_out4, linear_out5 = linear_out1[:, -1, :], linear_out2[:, -1, :],linear_out3[:, -1, :], linear_out4[:, -1, :],linear_out5[:, -1, :] linear_out = torch.stack([linear_out1, linear_out2,linear_out3, linear_out4,linear_out5], dim=-1) linear_out = torch.squeeze(linear_out) return linear_out

这段代码定义了一个名为LSTM的神经网络类，继承自PyTorch中的nn.Module类。该类包含了一个LSTM层和5个全连接层，用于将LSTM层的输出映射到5个不同的输出。其中，输入数据的维度为input_size，隐层的数目为hidden_...

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