def forward(self, sentence, length): embeds = self.word_embeddings(sentence) x = embeds.view(len(sentence), self.batch_size, -1) lstm_out, self.hidden = self.lstm(x, self.hidden) # 实验二:使用平均池化 y = self.hidden2label(lstm_out[-1]) y = F.softmax(y, dim=-1) return y将单输出改成平均池化输出
时间: 2023-12-16 17:02:43 浏览: 137
extract-eng-sentence.rar_site:www.pudn.com_英文自动分句
好的,您想将这段代码中的单输出改为平均池化输出,可以将代码修改为:
```
def forward(self, sentence, length):
embeds = self.word_embeddings(sentence)
x = embeds.view(len(sentence), self.batch_size, -1)
lstm_out, self.hidden = self.lstm(x, self.hidden)
# 实验二:使用平均池化
avg_pool = torch.mean(lstm_out, 0)
y = self.hidden2label(avg_pool)
y = F.softmax(y, dim=-1)
return y
```
这里将`lstm_out`进行平均池化操作,得到一个固定长度的向量`avg_pool`,然后通过`hidden2label`层将其转化为输出。
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