self.rnn()的输出是什么
时间: 2024-05-31 10:13:04 浏览: 10
这个问题的答案取决于具体的代码实现。一般来说,`self.rnn()`是一个 PyTorch 中的 RNN(循环神经网络)模块,可以是 LSTM、GRU 或者普通的 RNN。它的输入一般是一个形状为 `(batch_size, seq_len, input_size)` 的张量,其中 `batch_size` 表示批次大小,`seq_len` 表示序列长度,`input_size` 表示输入特征的维数。它的输出也是一个张量,一般有两种情况:
1. 如果只需要最后一个时间步的输出,那么输出的形状为 `(batch_size, hidden_size)`,其中 `hidden_size` 表示隐藏状态的维数;
2. 如果需要所有时间步的输出,那么输出的形状为 `(batch_size, seq_len, hidden_size)`。
需要注意的是,如果想从 RNN 中获取所有时间步的隐藏状态,需要将 `self.rnn()` 的参数 `batch_first` 设置为 `True`,表示输入张量的第一个维度是批次大小。否则,输入张量的第二个维度就是批次大小。
相关问题
self.rnn = nn.RNN(input_size, hidden_size, batch_first=True)
这是一个使用 PyTorch 框架的代码片段,它定义了一个基于循环神经网络(RNN)的模型。`input_size` 是输入的特征维度,`hidden_size` 是 RNN 的隐藏状态维度。`batch_first=True` 表示输入数据的维度顺序为 (batch_size, sequence_length, input_size)。这个 RNN 模型将根据输入的特征序列逐步更新隐藏状态,并输出最后一个时间步的隐藏状态。
class RNN(nn.Module): #overload __init__() method def __init__(self): super(RNN, self).__init__() self.rnn = nn.LSTM( input_size=28, hidden_size=64, num_layers=1, batch_first=True, ) self.out = nn.Linear(64,10) #overload forward() method def forward(self, x): r_out, (h_n, h_c) = self.rnn(x, None) out = self.out(r_out[: ,-1, :]) return out rnn = RNN() print(rnn)
这段代码定义了一个名为 RNN 的神经网络模型,该模型包含一个 LSTM 层和一个全连接层。具体解释如下:
1. `class RNN(nn.Module)`:定义了一个名为 RNN 的类,继承自 PyTorch 中的 `nn.Module` 类,这意味着 RNN 类是一个神经网络模型。
2. `def __init__(self)`:定义了 RNN 类的构造函数,该函数在创建 RNN 类的实例时被调用。
3. `super(RNN, self).__init__()`:调用 `nn.Module` 类的构造函数,初始化 RNN 类的父类。
4. `self.rnn = nn.LSTM(input_size=28, hidden_size=64, num_layers=1, batch_first=True)`:定义了一个 LSTM 层,并将其保存在 `self.rnn` 中。其中,`input_size=28` 表示输入数据的特征数为28,`hidden_size=64` 表示 LSTM 层的隐藏状态的维度为64,`num_layers=1` 表示 LSTM 层的层数为1,`batch_first=True` 表示输入数据的第一维为 batch size。
5. `self.out = nn.Linear(64,10)`:定义了一个全连接层,将 LSTM 层的输出映射到10个输出类别。
6. `def forward(self, x)`:定义了 RNN 类的前向传播函数,该函数在调用 `rnn(x)` 时被自动调用。
7. `r_out, (h_n, h_c) = self.rnn(x, None)`:调用 LSTM 层进行前向传播,其中 `x` 是输入数据,`(h_n, h_c)` 表示 LSTM 层的隐藏状态和记忆状态,`None` 表示使用默认的隐藏状态和记忆状态。
8. `out = self.out(r_out[: ,-1, :])`:将 LSTM 层的输出进行全连接映射,并输出结果。其中,`r_out[:, -1, :]` 表示取 LSTM 层最后一个时间步的输出。
9. `rnn = RNN() print(rnn)`:创建一个 RNN 类的实例,打印该实例,输出该实例的结构。
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