原文:PyTorch LSTM,batch_first=True对初始化h0和c0的影响

batch first True会对LSTM的输入输出的维度顺序有影响,但是对初始化h 和c 的维度顺序没有影响,也就是说,不管batch first True还是False,h 和c 的维度顺序都是: 关于LSTM的输入输出,可参考这篇博客。 ...

2020-09-09 09:45 0 1295 推荐指数:

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PyTorchLSTMbatch_first=True

torch.nn.lstm()接受的数据输入是(序列长度,batchsize,输入维数),使用batch_first=True,可以使lstm接受维度为(batchsize,序列长度,输入维数)的数据输入,同时,lstm的输出数据维度也会变为batchsize放在第一维(可参考这篇博客)。 ...

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pytorchLSTM batch_first=True 和 False的性能略有区别,不过区别不大。 下面这篇文章试验结论是batch_first= True要比batch_first = False更快。但是我自己跑结论却是相反,batch_first = False更快。 运行 ...

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pytorch模型训练表现不佳, 很有可能是参数初始化的问题 GRU weights采用正交初始化, bias采用0初始化 self.gru = nn.GRU(10, 20, 2, dropout=0.2, bidirectional=True) # use ...

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pytorch---初始化 在深度学习中参数的初始化十分重要,良好的初始化能让模型更快收敛,并达到更高水平,而糟糕的初始化则可能使得模型迅速瘫痪。PyTorch中nn.Module的模块参数都采取了较为合理的初始化策略,因此一般不用我们考虑,当然我们也可以用自定义初始化去代替系统的默认初始化 ...

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利用pytorch 定义自己的网络模型时,需要继承toch.nn.Module 基类。 基类中有parameters()、modules()、children()等方法 看一下parameters方法 看一下modules()方法 看一下 ...

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