pytorch lstm input_size, hidden_size说明

了解了LSTM原理后，一直搞不清Pytorch中input_size, hidden_size和output的size应该是什么，现整理一下

假设我现在有个时间序列，timestep=11, 每个timestep对应的时刻上特征维度是50， 那么input_size就是50
然后说hidden_size
截知乎一个图比较好理解

hidden_size就是黄色圆圈，可以自己定义，假设现在定义hidden_size=64
那么output的size又是多少
再截上面知乎的一个图

可以看到output是最后一层layer的hidden输出的组合，一层LSTM的话不用考虑layer，就是所有timestep上hidden_size的组合
假设现在batch_size=20, batch_first=True
那么output的size就是(batch, timestep, hidden_size)也就是(20,11,64)

验证一下：

class RNN(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(RNN,self).__init__()
 
        self.rnn = nn.LSTM(
            input_size=50,
            hidden_size=64,
            num_layers=1,
            batch_first=True,
        )
 
        self.out = nn.Linear(64,2) #最后时刻的hidden映射
 
    def forward(self,x):
        r_out, (h_n, h_c) = self.rnn(x, None)
        print('lstm out size:')
        print(r_out.shape) #这里输出output的size
        out = self.out(r_out[:,-1,:]) #取最后一个时刻的hidden作输出
        return out

输出：

lstm out size:
torch.Size([20, 11, 64])