class my_LSTM(torch.nn.Module): def __init__(self, lstm_inputsize, lstm_hiddensize, lstm_layers, lstm_dropout): super(my_LSTM, self).__init__() self.lstm_inputsize = lstm_inputsize self.lstm_hiddensize = lstm_hiddensize self.lstm_layers = lstm_layers self.lstm_dropout = lstm_dropout self.setup_layers() 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 ) def forward(self, input): out, (h_n, c_n) = self.lstm(input) return out[:, -1, :]
时间: 2024-03-14 11:48:44 浏览: 16
这是一个使用LSTM的神经网络模型。该模型的输入大小为lstm_inputsize,隐藏状态大小为lstm_hiddensize,LSTM的层数为lstm_layers。该模型还使用了dropout来减少过拟合。在setup_layers函数中,该模型设置了一个LSTM层。在forward函数中,它将输入input传递给LSTM层,然后将最后一个时间步的输出返回作为最终输出。这个模型没有使用双向LSTM,因此它是一个单向LSTM模型。
相关问题
编写class LSTM_LM(nn.Module):
好的,下面是一个简单的 `LSTM_LM` 类的实现,用于构建一个基于 LSTM 的语言模型:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class LSTM_LM(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size, num_layers=1, batch_first=True):
super(LSTM_LM, self).__init__()
self.input_size = input_size
self.hidden_size = hidden_size
self.output_size = output_size
self.num_layers = num_layers
self.batch_first = batch_first
self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=batch_first)
self.linear = nn.Linear(hidden_size, output_size)
def forward(self, input_seq, hidden_state=None):
lstm_out, hidden_state = self.lstm(input_seq, hidden_state)
output = self.linear(lstm_out)
return output, hidden_state
```
这个类接受以下参数:
- `input_size`:LSTM 的输入特征数量。
- `hidden_size`:LSTM 的隐藏单元数量。
- `output_size`:模型的输出特征数量。
- `num_layers`:LSTM 的层数,默认为 1。
- `batch_first`:输入张量的第一个维度是否为 batch 的大小,默认为 True。
`LSTM_LM` 类包含一个 LSTM 层和一个线性层,输入是一个张量序列 `input_seq` 和一个 LSTM 隐藏状态 `hidden_state`(默认为 None)。在前向传播中,`input_seq` 会被送入 LSTM 层,得到 LSTM 输出 `lstm_out` 和最后一个时间步的隐藏状态 `hidden_state`。`lstm_out` 会被送入线性层,得到模型的输出 `output`。
希望这个实现能够帮助你!
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
这是一个使用 PyTorch 实现的分词模型,采用了 LSTM 神经网络结构。该模型的输入是一个大小为 `(batch_size, sequence_length)` 的整数张量 `inputs`,表示分词器需要对其中的文本进行分词,其中 `batch_size` 表示批次大小,`sequence_length` 表示序列长度。此外,还需要输入一个大小为 `(batch_size, sequence_length)` 的二元张量 `mask`,其中每个元素表示对应文本是否为填充,即 `1` 表示不是填充,`0` 表示是填充。
模型的输出是一个大小为 `(batch_size, sequence_length)` 的浮点数张量,其中每个元素表示对应位置是否需要分词,即 `1` 表示需要分词,`0` 表示不需要分词。
在模型的构造函数中,首先调用了基类 `torch.nn.Module` 的构造函数来初始化模型。然后,定义了一个 `torch.nn.Embedding` 层,用于将输入的整数张量转换为词向量。接下来,定义了一个双向 LSTM 层,用于学习输入序列的上下文信息。最后,定义了一个全连接层和一个 sigmoid 激活函数,用于将 LSTM 输出转换为需要分词的概率。在模型的前向传播过程中,首先将输入文本转换为词向量,然后通过 LSTM 层计算序列的上下文信息,再通过全连接层和 sigmoid 激活函数计算需要分词的概率,并与 `mask` 做点乘,得到最终的输出。