本篇文章小编给大家分享一下pytorch lstm gru rnn得到每个state输出操作代码,文章代码介绍的很详细,小编觉得挺不错的,现在分享给大家供大家参考,有需要的小伙伴们可以来看看。
默认只返回最后一个state,所以一次输入一个step的input
# coding=UTF-8 import torch import torch.autograd as autograd # torch中自动计算梯度模块 import torch.nn as nn # 神经网络模块 torch.manual_seed(1) # lstm单元输入和输出维度都是3 lstm = nn.LSTM(input_size=3, hidden_size=3) # 生成一个长度为5,每一个元素为1*3的序列作为输入,这里的数字3对应于上句中第一个3 inputs = [autograd.Variable(torch.randn((1, 3))) for _ in range(5)] # 设置隐藏层维度,初始化隐藏层的数据 hidden = (autograd.Variable(torch.randn(1, 1, 3)), autograd.Variable(torch.randn((1, 1, 3)))) for i in inputs: out, hidden = lstm(i.view(1, 1, -1), hidden) print(out.size()) print(hidden[0].size()) print("--------") print("-----------------------------------------------") # 下面是一次输入多个step的样子 inputs_stack = torch.stack(inputs) out,hidden = lstm(inputs_stack,hidden) print(out.size()) print(hidden[0].size())
print结果:
(1L, 1L, 3L)
(1L, 1L, 3L)
--------
(1L, 1L, 3L)
(1L, 1L, 3L)
--------
(1L, 1L, 3L)
(1L, 1L, 3L)
--------
(1L, 1L, 3L)
(1L, 1L, 3L)
--------
(1L, 1L, 3L)
(1L, 1L, 3L)
--------
----------------------------------------------
(5L, 1L, 3L)
(1L, 1L, 3L)
可见LSTM的定义都是不用变的,根据input的step数目,一次输入多少step,就一次输出多少output,但只输出最后一个state
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