原文:torch.nn.lstm参数

这里num layers是同一个time step的结构堆叠,Lstm堆叠层数与time step无关。Time step表示的是时间序列长度,它是由数据的inputsize决定,你输的数据时序有多长,那么神经网络会自动确定,时间序列长度只需要与你输入的数据时序长度保持一致即可。 lstm nn.LSTM input size, hidden size, num layers x seq len ...

2020-08-14 10:36 0 2821 推荐指数:

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关于torch.nn.LSTM()的输入和输出

主角torch.nn.LSTM() 初始化时要传入的参数 input_size:一般是词嵌入的大小 hidden_size:隐含层的维度 num_layers:默认是1,单层LSTM bias:是否使用bias batch_first:默认为False,如果设置为True,则表示第一个维度 ...

Wed Jul 21 03:59:00 CST 2021 0 476
nn.LSTM输入、输出、参数及pad

1.LSTM的三个输出output, hidden, cell,分别表示什么意思? https://blog.csdn.net/wangwangstone/article/details/90296461 这里最后的代码中能搞明白。 输入数据格式: (三个输入) input ...

Thu Sep 24 20:53:00 CST 2020 0 1006
torch.nn ------ 参数Parameter与Module容器

torch.nn ------ 参数Parameter与Module容器 作者:elfin 参考资料来源:torch.nn 目录 一、Parameter 二、torch.nn之容器 2.1 Module ...

Fri Apr 01 00:23:00 CST 2022 0 1090
pytorch nn.LSTM()参数详解

输入数据格式:input(seq_len, batch, input_size)h0(num_layers * num_directions, batch, hidden_size)c0(num_la ...

Mon Jul 15 01:11:00 CST 2019 0 3709
Pytorch中torch.nn.Softmax的dim参数含义

import torch.nn as nn m = nn.Softmax(dim=0) input = torch.randn(2, 2, 3) print(input) print(m(input))  input: tensor([[[ 0.5450, -0.6264 ...

Wed Oct 21 05:10:00 CST 2020 0 856
 
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