免备案网站,学校网站建设源代码,最新军事新闻12小时,网络技术服务nn.LSTM 是 PyTorch 中用于创建长短期记忆#xff08;Long Short-Term Memory#xff0c;LSTM#xff09;模型的类。LSTM 是一种循环神经网络#xff08;Recurrent Neural Network#xff0c;RNN#xff09;的变体#xff0c;用于处理序列数据#xff0c;能够有效地捕捉…nn.LSTM 是 PyTorch 中用于创建长短期记忆Long Short-Term MemoryLSTM模型的类。LSTM 是一种循环神经网络Recurrent Neural NetworkRNN的变体用于处理序列数据能够有效地捕捉长期依赖关系。
语法
torch.nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers1, biasTrue, batch_firstFalse, dropout0, bidirectionalFalse)● input_size: 输入特征的维度。 ● hidden_size: 隐藏状态的维度也是输出特征的维度。 ● num_layers可选参数: LSTM 层的数量默认为 1。 ● bias可选参数: 是否使用偏置默认为 True。 ● batch_first可选参数: 如果为 True则输入和输出张量的形状为 (batch_size, seq_len, feature_size)默认为 False张量的形状为(seq_len, batch_size, feature_dim)。 ● dropout可选参数: 如果非零将在 LSTM 层的输出上应用 dropout防止过拟合。默认为 0。 ● bidirectional可选参数: 如果为 True则使用双向 LSTM输出维度将翻倍。默认为 False。
示例
import torch
import torch.nn as nn# 定义一个单向 LSTM 模型
input_size 10
hidden_size 20
num_layers 2
batch_size 3
seq_len 5lstm nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers)# 构造一个输入张量
input_tensor torch.randn(seq_len, batch_size, input_size)# 初始化隐藏状态和细胞状态
h0 torch.randn(num_layers, batch_size, hidden_size)
c0 torch.randn(num_layers, batch_size, hidden_size)# 将输入传递给 LSTM 模型
output, (hn, cn) lstm(input_tensor, (h0, c0))print(Output shape:, output.shape) # 输出特征的形状
print(Hidden state shape:, hn.shape) # 最后一个时间步的隐藏状态的形状
print(Cell state shape:, cn.shape) # 最后一个时间步的细胞状态的形状代码输出
Output shape: torch.Size([5, 3, 20])
Hidden state shape: torch.Size([2, 3, 20])
Cell state shape: torch.Size([2, 3, 20])注意事项
● input_size 指定了输入数据的特征维度hidden_size 指定了 LSTM 层的隐藏状态维度num_layers 指定了 LSTM 的层数。 ● LSTM 的输入张量的形状通常是 (seq_len, batch_size, input_size)但如果设置了 batch_firstTrue则形状为 (batch_size, seq_len, input_size)。 ● LSTM 的输出包括输出张量和最后一个时间步的隐藏状态和细胞状态。 ● 可以通过 bidirectionalTrue 参数创建双向 LSTM它会将输入序列分别从前向和后向传播并将两个方向的隐藏状态拼接在一起作为输出。 ● 在使用 LSTM 时通常需要注意输入数据的序列长度以及是否需要对输入数据进行填充或截断以保证输入数据的长度是一致的。
