13、序列数据处理与生成网络：原理、应用与实现

序列数据处理与生成网络：原理、应用与实现

1. LSTMs和GRUs

1.1 高级API

PyTorch不仅提供了细粒度的 LSTMCell 和 GRUCell API，还考虑到了用户不需要细粒度操作的情况。 torch.nn 模块提供了LSTM和GRU网络的高级API，它们封装了 LSTMCell 和 GRUCell ，并使用cuDNN（CUDA深度神经网络）实现高效执行。以下是一个 Encoder 类的示例代码：

import torch.nn as nn

class Encoder(nn.Module):
    def __init__(self, config):
        super(Encoder, self).__init__()
        self.config = config
        if config.type == 'LSTM':
            self.rnn = nn.LSTM(input_size=config.embed_dim, hidden_size=config.hidden_size,
                               num_layers=config.n_layers, dropout=config.dropout,
                               bidirectional=config.birnn)