self.rnn=nn.LSTM(input_size=1,hidden_size=32,num_layers=1)

这是一个使用 PyTorch 框架中的 nn 模块定义的 LSTM 神经网络，其中 input_size 为输入数据的特征数，hidden_size 为隐藏层的神经元数，num_layers 为 LSTM 层的数量。

相关问题

def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size): super(Net, self).__init__() self.rnn = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers=2, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): out, _ = self.rnn(x) out = self.fc(out[:, -1, :]) return out

这是一个简单的 PyTorch 模型定义，它包含一个 LSTM 层和一个全连接层。这个模型的输入是一批数据，每个数据的维度为 (batch_size, sequence_length, input_size)，其中 batch_size 表示一批数据的大小，sequence_length 表示序列的长度，input_size 表示每个时间步的输入特征维度。LSTM 层的输出维度为 (batch_size, sequence_length, hidden_size)，其中 hidden_size 表示 LSTM 层的隐藏状态的维度。在 forward 方法中，我们取出 LSTM 层的最后一个时间步的输出，然后通过全连接层将其映射到输出维度为 output_size 的空间。最终，模型的输出是一个维度为 (batch_size, output_size) 的张量。

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。