如何在LSTM设置激活函数代码示例
时间: 2023-11-16 17:10:46 浏览: 56
在LSTM中,通常会对输入的数据、遗忘门(forget gate)、输入门(input gate)和输出门(output gate)进行激活函数的操作。常见的激活函数包括sigmoid、tanh和ReLU等。
以下是使用PyTorch实现LSTM网络并设置激活函数的代码示例:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class LSTM(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers):
super(LSTM, self).__init__()
self.input_size = input_size
self.hidden_size = hidden_size
self.num_layers = num_layers
self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True)
self.fc = nn.Linear(hidden_size, 1)
self.sigmoid = nn.Sigmoid() # 设置sigmoid激活函数
def forward(self, x):
h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(device=x.device)
c0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(device=x.device)
out, _ = self.lstm(x, (h0, c0))
out = self.fc(out[:, -1, :])
out = self.sigmoid(out) # 对最终输出进行sigmoid激活函数操作
return out
```
在上述代码中,我们使用了nn.Sigmoid()来设置sigmoid激活函数。可以根据需要使用其他的激活函数,只需要将nn.Sigmoid()替换为相应的激活函数即可。