LSTM代码实现

单项LSTM

重要的输入参数

1. input_size: 每一个时步(time_step)输入到lstm单元的维度.(实际输入的数据size为[batch_size,
   input_size])

2. hidden_size:
   确定了隐含状态hidden_state的维度. 可以简单的看成: 构造了一个权重矩阵，隐含状态

3. num_layers:
   叠加的层数。如图所示num_layers为2

4. dropout：默认为0，范围0-1

5. batch_first: 输入数据的size为[batch_size,
   time_step, input_size]

重要的输出参数

1. output: 如果num_layer为3，则output只记录最后一层(即，第三层)的输出
   l 对应图中向上的各个time_step的，也即output
   l 其size根据batch_first而不同，可能是[batch_size,
   time_step, hidden_size]

2. h_n: 各个层的最后一个时步的隐含状态h.
   l size为[num_layers,batch_size,
   hidden_size]

3. c_n: 各个层的最后一个时步的隐含状态C
   l c_n可以看成另一个隐含状态，size和h_n相同

其中对于每个时间点原始输入维度为10。

代码如下：

注意：这个实例与前面讲述中，由于参数’batch_first’的不同，排列为[序列长度，batch_size，输入维度]。

双向LSTM

输入：其余均与单项相同，仅需将参数bidirectional改为True。举例