lstm 输出到dense是ht么
时间: 2024-04-02 18:31:08 浏览: 15
LSTM层的输出可以有两种选择:输出所有时间步的输出序列(即输出的形状为(batch_size, timesteps, units)),或者只输出最后一个时间步的输出(即输出的形状为(batch_size, units))。如果你选择输出所有时间步的输出序列,则可以将LSTM层的输出直接传递给Dense层。在这种情况下,Dense层的输入形状为(batch_size, timesteps, units),其中每个时间步都有一个长度为units的向量表示。如果你选择只输出最后一个时间步的输出,则需要在LSTM层之后添加一个Flatten层或GlobalMaxPooling1D层,将每个时间步的输出序列压缩成一个单独的向量,然后再将该向量传递给Dense层。在这种情况下,Dense层的输入形状为(batch_size, units)。所以,LSTM层的输出不是ht,而是一个形状为(batch_size, timesteps, units)或(batch_size, units)的张量,具体取决于你选择的输出形式。
相关问题
LSTM后接dense层神经元数量如何设定
LSTM后接Dense层的神经元数量应根据具体问题而定。一般来说,可以先尝试使用较少的神经元数量,然后逐步增加,直到在验证集上得到最佳的性能表现。过多的神经元数量可能会导致过拟合,而过少的神经元数量则可能会导致欠拟合。此外,还要考虑到模型的复杂度和训练时间等因素。因此,通常需要进行一定的实验和调整才能找到最佳的神经元数量。
nn.lstm 的输出是什么
nn.LSTM是PyTorch中的一个模型层,其主要作用是实现长短时记忆网络(LSTM)模型。LSTM模型主要用于处理序列数据,其输出包括输出序列和最后一个时间步长的隐藏状态和细胞状态。
具体来说,对于输入序列(batch_size, seq_len, input_size),LSTM模型会返回输出序列(batch_size, seq_len, hidden_size)以及最后一个时间步长的隐藏状态和细胞状态(均为(batch_size, hidden_size)大小的张量)。
输出序列包含每个时间步长的输出,可以用于下游任务,如序列标注、机器翻译等。而隐藏状态和细胞状态通常用于下一层LSTM模型的输入,以便在处理下一个时间步长的输入时保留之前的信息。