LSTM中的input_size=3 num_layers=1 hidden_size=12是否代表每一个LSTM层会有12个LSTM单元

时间: 2024-04-28 19:26:54 浏览: 128
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多层LSTM,多层lstm与单层lstm区别,Python

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在这种情况下，每个LSTM层确实有12个LSTM单元。在LSTM中，隐藏状态的维度（也称为隐藏单元或输出数量）由hidden_size参数定义。因此，当hidden_size=12时，每个LSTM层都将包含12个LSTM单元。请注意，在LSTM中，每个LSTM单元内部有多个神经元，但是hidden_size参数代表的是每个LSTM单元的输出维度，而不是LSTM单元内部神经元的数量。
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LSTM.zip_LSTM python_LSTM python_lstm python code_python LSTM_

对于每一个时间步，LSTM执行以下操作： 1. 计算输入门、遗忘门和输出门的激活值。 2. 使用遗忘门确定要保留的单元状态部分。 3. 通过输入门更新新的候选单元状态。 4. 结合遗忘门的结果和新的候选单元状态得到最终的...

model = LSTM(input_dim=input_dim, hidden_dim=hidden_dim, output_dim=output_dim, num_layers=num_layers)这段代码如何解释

这段代码定义了一个LSTM（长短时记忆网络）模型，其中参数说明如下： - input_dim：输入数据的特征维度，即输入的数据有多少个特征。 - hidden_dim：LSTM隐藏层的神经元数。 - output_dim：输出数据的维度，即LSTM...

class LSTM(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, batch_size, device="cpu"): super().__init__() self.device = device self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.batch_size = batch_size self.lstm = nn.LSTM(self.input_size, self.hidden_size, self.num_layers, batch_first=True, bidirectional=False) def forward(self, input_seq): batch_size, seq_len = input_seq.shape[0], input_seq.shape[1] h_0 = torch.randn(self.num_layers, batch_size, self.hidden_size).to(self.device) c_0 = torch.randn(self.num_layers, batch_size, self.hidden_size).to(self.device) output, (h, c) = self.lstm(input_seq, (h_0, c_0)) return output, h

然后，通过 nn.LSTM 类创建了一个名为 lstm 的 LSTM 模型，该模型的输入特征维度为 input_size，隐藏层维度为 hidden_size，层数为 num_layers，并且设置了 batch_first=True 表示输入数据的第一维为...

这段代码中加一个test loss功能 class LSTM(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size, batch_size, device): super().__init__() self.device = device self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.output_size = output_size self.num_directions = 1 # 单向LSTM self.batch_size = batch_size self.lstm = nn.LSTM(self.input_size, self.hidden_size, self.num_layers, batch_first=True) self.linear = nn.Linear(65536, self.output_size) def forward(self, input_seq): h_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size).to(self.device) c_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size).to(self.device) output, _ = self.lstm(input_seq, (h_0, c_0)) pred = self.linear(output.contiguous().view(self.batch_size, -1)) return pred if __name__ == '__main__': # 加载已保存的模型参数 saved_model_path = '/content/drive/MyDrive/危急值/model/dangerous.pth' device = 'cuda:0' lstm_model = LSTM(input_size=1, hidden_size=64, num_layers=1, output_size=3, batch_size=256, device='cuda:0').to(device) state_dict = torch.load(saved_model_path) lstm_model.load_state_dict(state_dict) dataset = ECGDataset(X_train_df.to_numpy()) dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=256, shuffle=True, num_workers=0, drop_last=True) loss_fn = nn.CrossEntropyLoss() optimizer = optim.SGD(lstm_model.parameters(), lr=1e-4) for epoch in range(200000): print(f'epoch:{epoch}') lstm_model.train() epoch_bar = tqdm(dataloader) for x, y in epoch_bar: optimizer.zero_grad() x_out = lstm_model(x.to(device).type(torch.cuda.FloatTensor)) loss = loss_fn(x_out, y.long().to(device)) loss.backward() epoch_bar.set_description(f'loss:{loss.item():.4f}') optimizer.step() if epoch % 100 == 0 or epoch == epoch - 1: torch.save(lstm_model.state_dict(), "/content/drive/MyDrive/危急值/model/dangerous.pth") print("权重成功保存一次")

lstm_model = LSTM(input_size=1, hidden_size=64, num_layers=1, output_size=3, batch_size=256, device=device).to(device) state_dict = torch.load(saved_model_path) lstm_model.load_state_dict(state_...

class LSTM(nn.Module): def __init__(self, input_size=1, hidden_size=100, output_size=1, num_layers=1): super().__init__() self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers) self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(1), self.hidden_size).to(device) c0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(1), self.hidden_size).to(device) out, _ = self.lstm(x, (h0, c0)) out = self.fc(out[-1, :, :]) return out

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，输出的大小为output_size，隐藏层的大小为hidden_size。num_layers表示LSTM层的数量。在forward函数中，输入x通过LSTM...

self.rnn=nn.LSTM(input_size=1,hidden_size=32,num_layers=1)

这是一个使用 PyTorch 框架中的 nn 模块定义的 LSTM 神经网络，其中 input_size 为输入数据的特征数，hidden_size 为隐藏层的神经元数，num_layers 为 LSTM 层的数量。

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 )

这段代码使用PyTorch中的nn.LSTM构建了一个LSTM层，具体参数如下： - input_size：输入特征的维度。 - hidden_size：隐藏状态的维度。 - num_layers：LSTM层数。 - batch_first：如果为True，则输入和...

self.lstm=nn.LSTM(input_size=input_size,hidden_size=hidden_size,num_layers=num_layers,batch_first=True)

具体来说，input_size是输入层的大小，hidden_size表示隐藏层的大小，num_layers表示LSTM的层数，batch_first为True表示输入的数据格式为(batch_size, sequence_length, input_size)。这段代码实现了一个基本的LSTM...

LSTM中的input_size=3 num_layers=6 hidden_size=12是否代表每一个LSTM层会有12个LSTM单元

不完全正确。在LSTM中，隐藏状态的维度（即这里的hidden_size）指的是LSTM的输出...因此，num_layers=6 hidden_size=12意味着LSTM模型有6个LSTM层，每个LSTM层的隐藏状态的维度为12，但每个LSTM单元的维度并不是12。

class Net(nn.Module): def __init__(self,input_size,hidden_size,num_layers,output_size,batch_size,seq_length) -> None: super(Net,self).__init__() self.input_size=input_size self.hidden_size=hidden_size self.num_layers=num_layers self.output_size=output_size self.batch_size=batch_size self.seq_length=seq_length self.num_directions=1 # 单向LSTM self.lstm=nn.LSTM(input_size=input_size,hidden_size=hidden_size,num_layers=num_layers,batch_first=True) # LSTM层 self.fc=nn.Linear(hidden_size,output_size) # 全连接层 def forward(self,x): # e.g. x(10,3,100) 三个句子，十个单词，一百维的向量,nn.LSTM(input_size=100,hidden_size=20,num_layers=4) # out.shape=(10,3,20) h/c.shape=(4,b,20) batch_size, seq_len = x.size()[0], x.size()[1] # x.shape=(604,3,3) h_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size) c_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size) # output(batch_size, seq_len, num_directions * hidden_size) output, _ = self.lstm(x, (h_0, c_0)) # output(5, 30, 64) pred = self.fc(output) # (5, 30, 1) pred = pred[:, -1, :] # (5, 1) return pred改成python代码

self.lstm = nn.LSTM(input_size=input_size, hidden_size=hidden_size, num_layers=num_layers, batch_first=True) # 全连接层 self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): # x....

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, :]

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。

nn.LSTM(input_size=input_size, hidden_size=hidden_size, num_layers=num_layers, bidirectional=bidirectional)

The output of this module is a tensor of shape (seq_len, batch, num_directions * hidden_size), where num_directions is 2 if bidirectional=True, and 1 otherwise. The output represents the hidden state/...

self.lstm = nn.LSTM(input_size=512, hidden_size=64, num_layers=2, batch_first=True)的作用，以及输入输出数据形状之间的关系

这行代码定义了一个LSTM模型...输出数据形状为(batch_size, seq_len, hidden_size)，即每个时间步输出一个长度为hidden_size的向量。 输入数据形状与LSTM的input_size要一致，输出数据形状与LSTM的hidden_size要一致。

self.lstm = torch.nn.LSTM( input_size = 224, hidden_size = 128, num_layer = 2,

batch_first = True) ...Overall, this code creates an LSTM module with two layers and a hidden state size of 128, which can process input sequences of length 224 with batch size as the first dimension.

class LSTM(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size, batch_size): super().__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.output_size = output_size self.num_directions = 1 # 单向LSTM self.batch_size = batch_size self.lstm = nn.LSTM(self.input_size, self.hidden_size, self.num_layers, batch_first=True) self.linear = nn.Linear(self.hidden_size, self.output_size) def forward(self, input_seq): batch_size, seq_len = input_seq[0], input_seq[1] h_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size).to(device) c_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size).to(device) # output(batch_size, seq_len, num_directions * hidden_size) output, _ = self.lstm(input_seq, (h_0, c_0)) pred = self.linear(output) pred = pred[:, -1, :] return pred这些代码分别是什么意思

- self.lstm = nn.LSTM(self.input_size, self.hidden_size, self.num_layers, batch_first=True) 定义了一个 LSTM 层，接收四个参数：输入特征维度，隐藏层特征维度，LSTM 层数和 batch_first 的值为 True，表示...

解释class LSTM(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, batch_size, device="cpu"): super().__init__() self.device = device self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.batch_size = batch_size self.lstm = nn.LSTM(self.input_size, self.hidden_size, self.num_layers, batch_first=True, bidirectional=False)

然后，通过 nn.LSTM 类创建了一个名为 lstm 的 LSTM 模型，该模型的输入特征维度为 input_size，隐藏层维度为 hidden_size，层数为 num_layers，并且设置了 batch_first=True 表示输入数据的第一维为...

nn.LSTM(input_size=512, hidden_size=128, num_layers=20, batch_first=True)输出的out，out[:, -1, :]和out[-1, :, :]分别是什么

out是LSTM的最后一个时间步的输出，维度为(batch_size, seq_length, hidden_size)。其中，batch_size表示批次大小，seq_length表示时间步长，hidden_size表示隐藏层大小。 out[:, -1, :]表示取出out的所有批次的...

解释这段代码： def __init__(self, input_size, hidden_size=1, output_size=4, num_layers=1): super().__init__() self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers) self.forwardCalculation = nn.Linear(hidden_size, output_size)

然后，定义了一个 LSTM 层 self.lstm，使用了 PyTorch 的 nn.LSTM() 函数，并传入了输入特征维度 input_size、隐藏层大小 hidden_size 和 LSTM 层的层数 num_layers。 接下来，定义了一个线性层 self....

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