pytorch lstm input

2023-12-21 05:39| 来源: 网络整理| 查看: 265

了解了LSTM原理后，一直搞不清Pytorch中input_size, hidden_size和output的size应该是什么，现整理一下

假设我现在有个时间序列，timestep=11, 每个timestep对应的时刻上特征维度是50，那么input_size就是50 然后说hidden_size 截知乎一个图比较好理解在这里插入图片描述 hidden_size就是黄色圆圈，可以自己定义，假设现在定义hidden_size=64 那么output的size又是多少再截上面知乎的一个图可以看到output是最后一层layer的hidden输出的组合，一层LSTM的话不用考虑layer，就是所有timestep上hidden_size的组合假设现在batch_size=20, batch_first=True 那么output的size就是(batch, timestep, hidden_size)也就是(20,11,64)

验证一下：

class RNN(nn.Module): def __init__(self): super(RNN,self).__init__() self.rnn = nn.LSTM( input_size=50, hidden_size=64, num_layers=1, batch_first=True, ) self.out = nn.Linear(64,2) #最后时刻的hidden映射 def forward(self,x): r_out, (h_n, h_c) = self.rnn(x, None) print('lstm out size:') print(r_out.shape) #这里输出output的size out = self.out(r_out[:,-1,:]) #取最后一个时刻的hidden作输出 return out

输出：

lstm out size: torch.Size([20, 11, 64])

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