lstm_dropout_0.00-lstm_hidden_dim_5.00

这个名称可能是指一个LSTM模型，其中dropout的比率为0，LSTM的隐藏维度为5。LSTM（长短期记忆网络）是一种循环神经网络，可以处理序列数据。通过在LSTM神经元之间添加dropout，可以防止过拟合。LSTM的隐藏维度定义了LSTM神经元的数量，通常越多的神经元意味着模型可以捕捉更多的信息，但也会增加计算成本。

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lstm_dropout_0.10-lstm_hidden_dim_35.00

这个看起来像是一个LSTM模型的超参数设置，其中dropout rate为0.1，hidden state的维度为35。LSTM是一种循环神经网络，常用于处理序列数据，例如自然语言处理任务中的语言模型和机器翻译。超参数的选择很关键，会影响模型的性能和训练效率。一般会通过交叉验证来调整超参数，选择最优的组合。

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, :]

这是一个使用LSTM的神经网络模型。该模型的输入大小为lstm_inputsize，隐藏状态大小为lstm_hiddensize，LSTM的层数为lstm_layers。该模型还使用了dropout来减少过拟合。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。