if gru.shape[1]>2: gru=gru[:,0:2,:] elif gru.shape[1]<2: k=2-gru.shape[1] temp=gru[:,0:k,:] gru=torch.cat([gru,temp],dim=1) gru=gru.reshape(gru.shape[0],gru.shape[1]*gru.shape[2]) out=self.output(gru)
时间: 2023-06-08 07:08:34 浏览: 49
这段代码是什么意思?
这段代码是一个pytorch模型的forward函数。它首先检查GRU的时间步长是否大于2,如果是,则截取前两个时间步长;如果时间步长小于2,则填充零值,使其达到2个时间步长。接着将GRU的输出reshape成一个二维矩阵,然后通过output层得到最终的输出结果。
相关问题
class GRU(nn.Module): def __init__(self, input_size, num_channels, num_classes, tcn_options, dropout, relu_type, dwpw=False): super(GRU, self).__init__() self.trunk = nn.GRU(512,1024, 3, batch_first=True, bidirectional=True, dropout=0.2) self.output = nn.Linear(2*1024, num_classes) def forward(self, x): # x needs to have dimension (N, C, L) in order to be passed into CNN gru,_ = self.trunk(x) if gru.shape[1]>2: gru=gru[:,0:2,:] elif gru.shape[1]<2: k=2-gru.shape[1] temp=gru[:,0:k,:] gru=torch.cat([gru,temp],dim=1) gru=gru.reshape(gru.shape[0],gru.shape[1]*gru.shape[2]) out=self.output(gru) return out 修改这段代码
这是一个名为GRU的类,它继承了nn.Module。它的构造函数有6个参数:输入大小、通道数、类别数、tcn选项、dropout、ReLU类型和是否使用dwpw。在构造函数中,定义了一个名为trunk的GRU层,它有512个输入、1024个输出,3个层,并且是双向的。还定义了一个名为output的线性层,它将GRU的输出大小降至num_classes。在向前传递函数forward中,传入一个x进行计算。
解释:class GruRNN(nn.Module):
class GruRNN(nn.Module)是一个PyTorch中的类,用于实现Gated Recurrent Unit(GRU)这种循环神经网络模型。GRU是一种常用于自然语言处理和序列数据处理的模型,其结构相对于其他循环神经网络具有更少的参数和计算量。在该类中,定义了GRU需要的各种参数和网络的前向传播过程,可以通过实例化该类来创建一个GRU模型并进行训练或预测。