怎么设置LSTM在PyTorch中input_size,可以输入二维矩阵

时间: 2023-05-22 22:07:22 浏览: 102
在PyTorch中,可以通过创建一个LSTM模型来设置input_size,以便输入二维矩阵。 首先,需要导入PyTorch库,然后创建一个LSTM模型对象。在创建LSTM时,需要指定input_size参数,以指定输入的数据大小。 以下是一个示例代码: ``` import torch.nn as nn # 设置输入矩阵的大小为 10x20 input_size = (10, 20) # 创建一个LSTM模型对象 lstm_model = nn.LSTM(input_size=input_size, hidden_size=256, num_layers=2) ``` 在上述示例中,我们创建了一个LSTM模型对象 `lstm_model`,并指定了 `input_size` 参数为 `(10, 20)`,这样就可以输入一个二维矩阵了。同时,我们还设置了LSTM模型的隐藏层大小为256,层数为2。这里仅仅是一个示例,实际上的参数需要根据具体情况进行调整。 需要注意的是,如果输入的数据是一维的,那么就需要将数据的维度扩展为二维。可以使用 `unsqueeze` 函数来扩展数据的维度。 希望这个回答能够解决您的问题,如果还有其他问题,请随时提出。
相关问题

怎么设置LSTM在PyTorch中input_size,可以输入二维矩阵,我试了,但是给出错误信息是argument 'size' must be tuple of ints,

在 PyTorch 中,LSTM 的输入需要是三维张量,形状为 (seq_len, batch_size, input_size)。其中,seq_len 代表序列的长度,batch_size 代表每次输入的样本数,input_size 代表每个时间步的输入特征数量。 如果你想要将二维矩阵作为 LSTM 的输入,可以将其转换为三维张量。假设你的二维矩阵形状为 (batch_size, input_size),你可以通过添加一个维度将其转换为形状为 (1, batch_size, input_size) 的三维张量。具体的代码如下: ``` import torch input_matrix = torch.randn(batch_size, input_size) lstm_input = input_matrix.unsqueeze(0) # 增加一个维度作为序列长度 lstm = torch.nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers) output, state = lstm(lstm_input) ``` 其中,input_matrix 是原始的二维矩阵,batch_size 和 input_size 分别代表样本数和每个时间步的输入特征数量。unsqueeze(0) 操作可以在第一维(即 seq_len)上添加一个长度为1的维度,将 input_matrix 转换为长度为1的序列。这样,lstm_input 就成为了一个形状为 (1, batch_size, input_size) 的三维张量,可以作为 LSTM 的输入。隐藏状态和细胞状态的输出为 output 和 state,具体的含义可以参考 PyTorch 文档。 希望这个回答能够帮到你。

LSTM在PyTorch中,input_size 对应时间还是特征

在PyTorch中,LSTM中的input_size对应的是输入的特征大小,而不是时间。LSTM的输入是一个3D张量,其形状为(batch_size, sequence_length, feature_size),其中batch_size是批量大小,sequence_length表示序列长度,feature_size表示每个时间步的输入特征大小。因此,input_size指的是每个时间步的输入特征大小。

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