for parameters in self.rnn.all_weights: for pam in parameters: nn.init.uniform_(pam.data, -sqrt_k, sqrt_k)
时间: 2024-06-07 16:08:25 浏览: 7
这是一个参数初始化的代码段,其中`self.rnn`是一个RNN模型,`all_weights`是一个包含所有权重参数的列表。对于每个参数,使用均匀分布来初始化其值,其中均值为0,标准差为`sqrt_k`。这里的`sqrt_k`是一个常数,可能是与模型的输入维度相关的值。这个初始化方法可以帮助模型更快地收敛。
相关问题
h = self.rnn.init_h(batch_size)
这段代码中,`self.rnn` 是一个 RNN 模型,`init_h(batch_size)` 是该模型中的一个方法,用于初始化 RNN 的隐藏状态。其中 `batch_size` 表示当前 batch 中的样本数量。该方法的作用是返回一个形状为 `(num_layers*num_directions, batch_size, hidden_size)` 的张量,用于表示 RNN 的初始隐藏状态。具体实现可能会因不同的框架而异,但一般来说,初始隐藏状态可以通过随机初始化、全零初始化等方式获得。
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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