nn.LSTM输入的参数
时间: 2023-11-14 13:49:53 浏览: 29
nn.LSTM是PyTorch中的一种循环神经网络模型,用于处理序列数据。它的输入参数包括:
1. input_size:输入数据的特征维度。
2. hidden_size:LSTM模型中隐藏层的大小,即输出特征维度。
3. num_layers:LSTM模型的层数。
4. bias:是否使用偏置项,默认为True。
5. batch_first:输入数据的维度是否为(batch_size, sequence_length, input_size),默认为False。
6. dropout:dropout概率,默认为0。
7. bidirectional:是否使用双向LSTM,默认为False。
其中,输入数据的维度可以为(batch_size, sequence_length, input_size),也可以为(sequence_length, batch_size, input_size)。如果batch_first=True,则输入数据的维度为(batch_size, sequence_length, input_size)。在模型的forward()方法中,输入数据为一个3维张量,即(batch_size, sequence_length, input_size)。
相关问题
nn.lstm 输入参数
LSTM(长短时记忆网络)的输入参数包括:
1. input_size:输入数据的特征维度。
2. hidden_size:LSTM隐藏层的神经元数量。
3. num_layers:LSTM的层数。
4. bias:是否使用偏置项。
5. batch_first:如果为True,则输入和输出张量的形状为(batch_size, seq_length, input_size);如果为False,则形状为(seq_length, batch_size, input_size)。
6. dropout:在输入到隐藏层和隐藏层到输出的转换中使用的dropout概率。
7. bidirectional:如果为True,则使用双向LSTM。
nn.lstm参数设置
nn.LSTM函数的参数设置如下:
- input_size:输入的特征维度大小。
- hidden_size:隐藏状态的维度大小。
- num_layers:LSTM的层数。
- bias:是否使用偏置项。
- batch_first:输入数据的维度顺序是否为(batch, seq, feature)。
- dropout:是否使用dropout正则化。
- bidirectional:是否使用双向LSTM。
例如,如果我们想要创建一个具有输入特征维度为100,隐藏状态维度为16的单层LSTM模型,可以使用以下代码:
lstm = nn.LSTM(100, 16)
如果我们想要创建一个具有输入特征维度为100,隐藏状态维度为16的双层LSTM模型,可以使用以下代码:
lstm = nn.LSTM(100, 16, num_layers=2)
请注意,这只是参数设置的示例,具体的参数设置取决于你的任务需求和数据特征。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [【nn.LSTM详解】](https://blog.csdn.net/weixin_43788986/article/details/125441919)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [pytorch中的nn.LSTM模块参数详解](https://blog.csdn.net/foneone/article/details/104002372)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [torch.nn.LSTM的参数、输入输出维度](https://blog.csdn.net/Pang_Yue__Fairy/article/details/128123153)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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