def forward(self, X, *args): # 输出'X'的形状:(batch_size,num_steps,embed_size) X = self.embedding(X) # 在循环神经网络模型中,第一个轴对应于时间步 X = X.permute(1, 0, 2) # 如果未提及状态,则默认为0 output, state = self.rnn(X) # output的形状:(num_steps,batch_size,num_hiddens) # state的形状:(num_layers,batch_size,num_hiddens) return output, state
时间: 2023-12-02 19:03:06 浏览: 73
PHP函数func_num_args用法实例分析
这是一个循环神经网络模型的前向传播方法。输入参数X是一个形状为(batch_size, num_steps)的整数张量,其中batch_size表示每个batch的样本数,num_steps表示序列的长度。在该方法中,首先将输入张量X通过Embedding层进行词嵌入,得到一个形状为(batch_size, num_steps, embed_size)的张量X。接着,为了符合循环神经网络模型的输入要求,通过X.permute(1, 0, 2)将张量X的第1和第2个维度进行交换,得到一个形状为(num_steps, batch_size, embed_size)的张量X。然后,将X作为输入传入到循环神经网络模型self.rnn中,得到一个形状为(num_steps, batch_size, num_hiddens)的输出张量output和一个形状为(num_layers, batch_size, num_hiddens)的状态张量state。最后,将output和state作为方法的返回值返回。其中,output表示循环神经网络在每个时间步的输出结果,state表示循环神经网络在最后一个时间步的状态。
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