Pytorch中nn.LSTM与nn.LSTMCell

最新推荐文章于 2025-04-20 16:48:29 发布
最新推荐文章于 2025-04-20 16:48:29 发布
阅读量3.2k 收藏 17
点赞数 4
分类专栏： 深度学习 文章标签： 深度学习 lstm
版权声明：本文为博主原创文章，遵循 CC 4.0 BY-SA 版权协议，转载请附上原文出处链接和本声明。
本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/XiaobaiLaplace/article/details/109842576
版权
本文介绍了Pytorch中的LSTM和LSTMCell类，包括它们的计算过程、参数说明以及输入输出格式。LSTM用于处理序列数据，而LSTMCell是其基本单元，适用于手动管理每个时间步的计算。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

class torch.nn.LSTM(*args, **kwargs)

在这里插入图片描述

对输入序列的每个元素，LSTM的每层都会执行以下计算：
在这里插入图片描述

h t h_t ht​是时刻 t t t的隐状态, c t c_t ct​是时刻 t t t的细胞状态， x t x_t xt​是上一层的在时刻 t t t的隐状态或者是第一层在时刻 t t t的输入。 i t , f t , g t , o t i_t, f_t, g_t, o_t it​,ft​,gt​,ot​ 分别代表 输入门，遗忘门，细胞和输出门。

参数说明:

  • input_size – 输入的特征维度，（特征向量的长度，如2048）
    hidden_size – 隐状态的特征维度,（每个LSTM单元或者时间步的输出的ht的维度，单元内部有权重与偏差计算）
    num_layers – 层数（和时序展开要区分开）, RNN层的个数（在竖直方向堆叠的多个相同个数单元的层数）
    bias – 如果为False，那么LSTM将不会使用 b i h , b h h b_{ih},b_{hh} bih​,
最低0.47元/天 解锁文章
Pytorch实用教程：Pytorch的nn.LSTM中参数的含义
若北辰
04-25 870
PyTorch的`nn.LSTM`模块是一个用于构建长短期记忆（LSTM）网络的类，它是一种特殊类型的循环神经网络（RNN），能够学习序列数据中的`长期依赖关系`。 LSTM网络被广泛用于`时间序列预测`、`自然语言处理`、`语音识别`等领域。下面，我将简要介绍`nn.LSTM`的基本概念和如何在PyTorch中使用它。
pytorch中nn.Embedding和nn.LSTM和nn.Linear
wangyangjingjing的博客
02-22 4659
CLASS torch.nn.Embedding(num_embeddings: int, embedding_dim: int, padding_idx: Optional[int] = None, max_norm: Optional[float] = None, norm_type: float = 2.0, scale_grad_by_freq: bool = False, sparse: bool = False, _weight: Optional[.
pytorch nn.LSTM及nn.LSTMCell的用法和理解
qq_39540454的博客
05-26 6077
照例先贴官方文档~ 以下是实例化一个nn.LSTM单元时会用到的参数，例如lstm = nn.LSTM(10, 20, 2)就实例化了一个input_size=10, hidden_size=20，num_layer=2的LSTM网络，也就是输入的维度为10，隐层的神经元数目为20，总共有2个隐层。 实例化好的LSTM如何使用呢？以下是输入，h0和c0都是可选的，重点是input，是一个表示输入序列特征的tensor，维度是（seq_len, batch, input_size），比如接上例，x = to
torch.nn.Module和torch.nn.LSTM 相关文档
Freaky_Wen的博客
10-13 1307
torch.nn 相关文档 搬运官方链接 class torch.nn.Module 所有网络的基类，你的模型也应该继承这个类。 import torch.nn as nn import torch.nn.functional as F class Model(nn.Module): def __init__(self): super(Model, self).__init__() self.conv1 = nn.Conv2d(1, 20, 5)# submodul
PyTorch中torch.nn.LSTM()参数详解
最新发布
gitblog_06799的博客
04-20 295
PyTorch中torch.nn.LSTM()参数详解 【下载地址】PyTorch中torch.nn.LSTM参数详解 探索PyTorch中LSTM的强大功能，本文深入解析`torch.nn.LSTM()`函数的各个参数，助您轻松掌握构建复杂神经网络的关键技巧。从输入特征维度到隐藏状态大小，从层数设置到双向LSTM的应用...
Pytorch — LSTM (nn.LSTM & nn.LSTMCell)
hxxjxw的博客
05-22 2983
nn.LSTM 在LSTM中，c和h的size是一样的 import torch from torch import nn import numpy as np lstm = nn.LSTM(input_size=100, hidden_size=20, num_layers=4) print(lstm) x = torch.randn(10,3,100) #3个句子，每个句子10个单词，每个单词encoding成100维的vector out,(h,c) = lstm(x) prin.
【PyTorch学习笔记】23：nn.LSTM和nn.LSTMCell的使用
大桔骑士的学习笔记
02-22 2万+
1 nn.LSTM 该模块一次构造完若干层的LSTM。 1.1 构造方法 使用nn.LSTM可以直接构建若干层的LSTM，构造时传入的三个参数和nn.RNN一样，依次是： [feature_len,hidden_len,num_layers] [feature\_len,hidden\_len,num\_layers] [feature_len,hidden_len,num_layers] 其中h...
tensorflow的tf.nn.rnn_cell.LSTMCell和pytorch的nn.LSTM区别
Weberyoung的博客
06-06 3422
tf.nn.rnn_cell.LSTMCell 函数初始化: init( num_units, use_peepholes=False, cell_clip=None, initializer=None, num_proj=None, proj_clip=None, num_unit_shards=None, num_proj_shards=None, forget_bias=1.0, state_is_tuple=True, activation=None, reuse=None, name=None,
pytorch nn.LSTM()参数详解
热门推荐
向阳争渡
11-28 5万+
import torch import torch.nn as nn from torch.autograd import Variable rnn = nn.LSTM(10,20,2) #构建网络模型---输入矩阵特征数input_size、输出矩阵特征数hidden_size、层数num_layers ''' input of shape (seq_len, batch, input_si...
Pythorch中torch.nn.LSTM()参数详解
01-06
通过源代码中可以看到nn.LSTM继承自nn.RNNBase,其初始化函数定义如下 class RNNBase(Module): ... def __init__(self, mode, input_size, hidden_size, num_layers=1, bias=True, batch_first=False, dropout=0., bidirectional=False): 我们需要关注的参数以及其含义解释如下： input_size – 输入数据的大小，也就是前面例子中每个单词向量的
PyTorch系列：torch.nn.LSTMCell
cgfth
12-17 1078
torch.nn.LSTMCell类是一个LSTM的一个cell。数学表达式为： i=σ(Wiix+bii+Whih+bhi)f=σ(Wifx+bif+Whfh+bhf)g=tanh⁡(Wigx+big+Whgh+bhg)o=σ(Wiox+bio+Whoh+bho)c′=f∗c+i∗gh′=o∗tanh⁡(c′) \begin{array}{ll} i = \sigma(W_{ii} x + b...
pytorch torch.nn.LSTM
Claroja
09-06 643
应用 >>> rnn = nn.LSTM(10, 20, 2) >>> input = torch.randn(5, 3, 10) >>> h0 = torch.randn(2, 3, 20) >>> c0 = torch.randn(2, 3, 20) >>> output, (hn, cn) = rnn(input, (h0, c0)) 概念 RNN可以看成是一个普通的网络（比如CNN）在时间线上做了多次复制，时
【pytorch】nn.LSTM 模块
想做一只猫的博客
10-17 2080
nn.LSTM模块参数： Args: input_size: 输入值的维度 hidden_size: 隐藏层的维度 num_layers: 堆叠多个lstm层数，默认值：1 bias: False则 b_ih=0 和 b_hh=0。默认值：True batch_first: 输入的数据是否构成（sequence,batch_size,feature）结构。默认值：False dropout: 除最后一层，每一层的输出都进行dropout，默认值: 0 bidirectional:True则为双向lstm，
pytorch-pytorch之LSTM
wyw0000的博客
07-13 616
pytorch之LSTM
pytorch 中的torch.nn.LSTM函数
ineedstudytosurvive的博客
03-22 659
LSTM是RNN的一种变体 主要包括以下几个参数： input_size:输入的input中的参数维度，即文本中的embedding_dim hidden_size:隐藏层的维度 num_layers:LSTM的层数，一般为2-3层，默认为1 bias:是否使用偏置向，默认为True batch_first:是否输入的input第一个为batch_size,pytorch默认False,即输入的input的三维张量是seq_len放在第一个 dropout:是否丢弃部分神经元,默认为0 bidirectio
【PyTorch】torch.nn.LSTM 类：长短期记忆网络
彬彬侠的博客
02-05 1389
torch.nn.LSTM是PyTorch中用于构建LSTM层的模块，支持单层或多层LSTM堆叠，支持双向LSTM。参数：input_size、hidden_size、num_layers、batch_first、dropout等用于控制LSTM的结构和行为。应用：LSTM广泛应用于时间序列预测、自然语言处理、语音识别等任务，特别适合处理长期依赖的序列数据。
总结PYTORCH中nn.lstm(自官方文档整理 包括参数、实例)
1996MZH的博客
05-06 1万+
参考pytorch官方文档 https://pytorch.org/docs/master/nn.html#torch.nn.LSTM 先上原图 | 这里是关键参数介绍 input_size:输入特征的数目 hidden_size:隐层的特征数目 num_layers：这个是模型集成的LSTM的个数 记住这里是模型中有多少个LSTM摞起来 一般默认就1个 bias：用不用偏置 默认是用 bat...
pytorch的nn.lstm模型如何改变输出的维度[B, seq_len, d_model]
03-23
### 调整 PyTorch 中 `nn.LSTM` 的输出维度 在 PyTorch 中，`nn.LSTM` 默认返回的输出形状为 `[seq_len, batch_size, hidden_size * num_directions]`[^3]。如果希望将其调整为目标形状 `[B, seq_len, d_model]`，可以通过以下方式实现： #### 输出维度转换逻辑 1. **默认输出形状** LSTM 的默认输出形状为 `(seq_len, batch_size, hidden_size)` 或者对于双向 LSTM 则为 `(seq_len, batch_size, 2*hidden_size)`。 2. **目标形状分析** 假设目标形状为 `[batch_size, seq_len, d_model]`，其中： - `batch_size (B)` 是批量大小， - `seq_len` 是序列长度， - `d_model` 可能等于隐藏层大小 (`hidden_size`) 或其他特定尺寸。 3. **转置操作** 使用 `.permute()` 函数可以重新排列张量的维度顺序。例如，将 `(seq_len, batch_size, hidden_size)` 转换为 `(batch_size, seq_len, hidden_size)`[^4]。 4. **线性变换（可选）** 如果需要进一步修改最后一维的大小（即从 `hidden_size` 转变为 `d_model`），可以在 LSTM 后接一个全连接层（`nn.Linear`）。这允许自定义最终输出的最后一维大小[^1]。 #### 实现方法 以下是完整的代码示例，展示如何通过上述步骤调整输出维度： ```python import torch import torch.nn as nn class CustomLSTM(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_dim, num_layers=1, bidirectional=False): super(CustomLSTM, self).__init__() self.lstm = nn.LSTM( input_size=input_size, hidden_size=hidden_size, num_layers=num_layers, batch_first=False, # 默认为 False，保持输入形状为 (seq_len, batch, input_size) bidirectional=bidirectional ) direction_factor = 2 if bidirectional else 1 self.fc = nn.Linear(hidden_size * direction_factor, output_dim) def forward(self, x): lstm_out, _ = self.lstm(x) # lstm_out shape: (seq_len, batch_size, hidden_size * num_directions) lstm_out = lstm_out.permute(1, 0, 2) # Transpose to (batch_size, seq_len, hidden_size * num_directions)[^4] fc_out = self.fc(lstm_out) # Apply linear transformation to adjust last dimension size return fc_out # Output shape: (batch_size, seq_len, output_dim) # Example usage input_tensor = torch.randn(10, 32, 5) # Shape: (seq_len, batch_size, input_size) model = CustomLSTM(input_size=5, hidden_size=8, output_dim=16, num_layers=1, bidirectional=True) output = model(input_tensor) print(output.shape) # Expected shape: (32, 10, 16), i.e., (batch_size, seq_len, d_model) ``` #### 关键点说明 - **`permute()` 方法**：用于改变张量的维度顺序，从而满足目标形状的要求。 - **`nn.Linear` 层**：当 `hidden_size` 不等于 `d_model` 时，此层负责完成最后的维度映射。 - **`batch_first` 参数**：设置为 `True` 将使输入和输出的第一个维度成为批次大小，但这会改变默认行为，需谨慎处理。 --- ###
评论 1
添加红包

请填写红包祝福语或标题

个

红包个数最小为10个

元

红包金额最低5元

当前余额3.43元 前往充值 >
需支付：10.00元
成就一亿技术人!
领取后你会自动成为博主和红包主的粉丝 规则
hope_wisdom
发出的红包
实付元
使用余额支付
点击重新获取
扫码支付
钱包余额 0

抵扣说明：

1.余额是钱包充值的虚拟货币，按照1:1的比例进行支付金额的抵扣。
2.余额无法直接购买下载，可以购买VIP、付费专栏及课程。

余额充值