pytorch中nn.RNN()汇总
nn.RNN(input_size, hidden_size, num_layers=1, nonlinearity=tanh, bias=True, batch_first=False, dropout=0, bidirectional=False)
参数说明
- input_size输入特征的维度, 一般rnn中输入的是词向量,那么 input_size 就等于一个词向量的维度
- hidden_size隐藏层神经元个数,或者也叫输出的维度(因为rnn输出为各个时间步上的隐藏状态)
- num_layers网络的层数
- nonlinearity激活函数
- bias是否使用偏置
- batch_first输入数据的形式,默认是 False,就是这样形式,(seq(num_step), batch, input_dim),也就是将序列长度放在第一位,batch 放在第二位
- dropout是否应用dropout, 默认不使用,如若使用将其设置成一个0-1的数字即可
- birdirectional是否使用双向的 rnn,默认是 False
- 注意某些参数的默认值在标题中已注明
输入输出shape
- input_shape = [时间步数, 批量大小, 特征维度] = [num_steps(seq_length), batch_size, input_dim]
- 在前向计算后会分别返回输出和隐藏状态h,其中输出指的是隐藏层在各个时间步上计算并输出的隐藏状态,它们通常作为后续输出层的输⼊。需要强调的是,该“输出”本身并不涉及输出层计算,形状为(时间步数, 批量大小, 隐藏单元个数);隐藏状态指的是隐藏层在最后时间步的隐藏状态:当隐藏层有多层时,每⼀层的隐藏状态都会记录在该变量中;对于像⻓短期记忆(LSTM),隐藏状态是⼀个元组(h, c),即hidden state和cell state(此处普通rnn只有一个值)隐藏状态h的形状为(层数, 批量大小,隐藏单元个数)
代码
rnn_layer = nn.RNN(input_size=vocab_size, hidden_size=num_hiddens, ) # 定义模型, 其中vocab_size = 1027, hidden_size = 256
num_steps = 35 batch_size = 2 state = None # 初始隐藏层状态可以不定义 X = torch.rand(num_steps, batch_size, vocab_size) Y, state_new = rnn_layer(X, state) print(Y.shape, len(state_new), state_new.shape)
输出
torch.Size([35, 2, 256]) 1 torch.Size([1, 2, 256])
具体计算过程
H t = i n p u t ∗ W x h + H t − 1 ∗ W h h + b i a s H_t = input * W_{xh} + H_{t-1} * W_{hh} + bias Ht=input∗Wxh+Ht−1∗Whh+bias[batch_size, input_dim] * [input_dim, num_hiddens] + [batch_size, num_hiddens] *[num_hiddens, num_hiddens] +bias
可以发现每个隐藏状态形状都是[batch_size, num_hiddens], 起始输出也是一样的
注意:上面为了方便假设num_step=1
GRU/LSTM等参数同上面RNN
到此这篇关于pytorch中nn.RNN()总结的文章就介绍到这了,更多相关pytorch nn.RNN()内容请搜索猪先飞以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持猪先飞!
原文出处:https://blog.csdn.net/orangerfun/article/details/103934290
相关文章
pytorch nn.Conv2d()中的padding以及输出大小方式
今天小编就为大家分享一篇pytorch nn.Conv2d()中的padding以及输出大小方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2020-04-27Linux安装Pytorch1.8GPU(CUDA11.1)的实现
这篇文章主要介绍了Linux安装Pytorch1.8GPU(CUDA11.1)的实现,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧...2021-03-25- 这篇文章主要介绍了PyTorch一小时掌握之迁移学习篇,本文给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下...2021-09-08
- 这篇文章主要介绍了Pytorch之扩充tensor的操作,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2021-03-05
- 今天小编就为大家分享一篇pytorch 自定义卷积核进行卷积操作方式,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2020-05-06
- 这篇文章主要介绍了解决pytorch 交叉熵损失输出为负数的问题,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2020-07-08
pytorch绘制并显示loss曲线和acc曲线,LeNet5识别图像准确率
今天小编就为大家分享一篇pytorch绘制并显示loss曲线和acc曲线,LeNet5识别图像准确率,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2020-05-02- 这篇文章主要介绍了pytorch 实现冻结部分参数训练另一部分,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2021-03-27
从Pytorch模型pth文件中读取参数成numpy矩阵的操作
这篇文章主要介绍了从Pytorch模型pth文件中读取参数成numpy矩阵的操作,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2021-03-04Pytorch 的损失函数Loss function使用详解
今天小编就为大家分享一篇Pytorch 的损失函数Loss function使用详解,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2020-05-02- 今天小编就为大家分享一篇pytorch中的上采样以及各种反操作,求逆操作详解,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2020-04-30
- 今天小编就为大家分享一篇Pytorch实现LSTM和GRU示例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2020-04-27
- 这篇文章主要介绍了基于Pytorch版yolov5的滑块验证码破解思路详解,本文给大家介绍的非常详细,对大家的学习或工作具有一定的参考借鉴价值,需要的朋友可以参考下...2021-02-25
解决Pytorch dataloader时报错每个tensor维度不一样的问题
这篇文章主要介绍了解决Pytorch dataloader时报错每个tensor维度不一样的问题,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教...2021-05-28pytorch中交叉熵损失(nn.CrossEntropyLoss())的计算过程详解
今天小编就为大家分享一篇pytorch中交叉熵损失(nn.CrossEntropyLoss())的计算过程详解,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2020-05-02- 这篇文章主要介绍了pytorch深度学习中对softmax实现进行了详细解析,有需要的朋友可以借鉴参考下,希望能够有所帮助,祝大家多多进步...2021-09-30
- 今天小编就为大家分享一篇Pytorch 计算误判率,计算准确率,计算召回率的例子,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2020-04-27
- 这篇文章主要介绍了pytorch中的squeeze函数、cat函数使用,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。如有错误或未考虑完全的地方,望不吝赐教...2021-05-20
- 这篇文章主要介绍了Pytorch如何切换 cpu和gpu的使用详解,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友们下面随着小编来一起学习学习吧...2021-03-01
- 今天小编就为大家分享一篇pytorch动态网络以及权重共享实例,具有很好的参考价值,希望对大家有所帮助。一起跟随小编过来看看吧...2020-04-29