PyTorch中rnn,lstm,gru的构造参数

最新推荐文章于 2025-06-23 10:44:07 发布
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/fly_boss/article/details/87297335
本文深入讲解了RNN(循环神经网络)的基本原理，包括其在序列数据处理中的应用，如文本和语音识别。通过实例演示了如何使用PyTorch搭建RNN模型，详细解释了输入输出维度的意义以及隐藏层参数的作用。

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

rnn

# 第一个参数是输入维数，第二个参数是隐藏层维数，即输出维数，第三个参数是RNN的层数
rnn = nn.RNN(3, 10, 2)
# 输入向量 第一个是序列长度，可以想象成句子的单词数，第二个是batch大小，第三个是每个词的维数，要和rnn第一个参数相同
x = torch.randn(1, 1, 3)
# out是结果，h是隐藏层参数
out, h = rnn(x)

 

fly_boss
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