【pytorch】pytorch-LSTM

pytorch-LSTM()

torch.nn包下实现了LSTM函数,实现LSTM层。多个LSTMcell组合起来是LSTM。

LSTM自动实现了前向传播,不需要自己对序列进行迭代。

LSTM的用到的参数如下:创建LSTM指定如下参数,至少指定前三个参数

input_size:
	输入特征维数
hidden_size:
	隐层状态的维数
num_layers:
	RNN层的个数,在图中竖向的是层数,横向的是seq_len
bias:
	隐层状态是否带bias,默认为true
batch_first:
	是否输入输出的第一维为batch_size,因为pytorch中batch_size维度默认是第二维度,故此选项可以将	batch_size放在第一维度。如input是(4,1,5),中间的1是batch_size,指定batch_first=True后就是(1,4,5)
dropout:
	是否在除最后一个RNN层外的RNN层后面加dropout层
bidirectional:
	是否是双向RNN,默认为false,若为true,则num_directions=2,否则为1

为了统一,以后都batch_first=True

LSTM的输入为:LSTM(input,(h0,co))

其中,指定batch_first=True​后,input就是(batch_size,seq_len,input_size)​

(h0,c0)是初始的隐藏层,因为每个LSTM单元其实需要两个隐藏层的。记hidden=(h0,c0)

其中,h0的维度是(num_layers*num_directions, batch_size, hidden_size)

c0维度同h0。注意,即使batch_first=True,这里h0的维度依然是batch_size在第二维度

LSTM的输出为:out,(hn,cn)

其中,out是每一个时间步的最后一个隐藏层h的输出,假如有5个时间步(即seq_len=5),则有5个对应的输出,out的维度是:(batch_size,seq_len,hidden_size)

hidden=(hn,cn),他自己实现了时间步的迭代,每次迭代需要使用上一步的输出和hidden层,最后一步hidden=(hn,cn)记录了最后一各时间步的隐藏层输出,有几层对应几个输出,如果这个是RNN-encoder,则hn,cn就是中间的编码向量。hn的维度是(num_layers*num_directions,batch_size,hidden_size),cn同。

应用LSTM

创建一LSTM:

lstm = torch.nn.LSTM(input_size,hidden_size,num_layers,batch_first=True)

forward使用LSTM层:

out,hidden = lstm(input,hidden)

其中,hidden=(h0,c0)是个tuple

最终得到out,hidden

举例:

import torch
# 实现一个num_layers层的LSTM-RNN
class RNN(torch.nn.Module):
    def __init__(self,input_size, hidden_size, num_layers):
        super(RNN,self).__init__()
        self.input_size = input_size
        self.hidden_size=hidden_size
        self.num_layers=num_layers
        self.lstm = torch.nn.LSTM(input_size=input_size,hidden_size=hidden_size,num_layers=num_layers,batch_first=True)
    
    def forward(self,input):
        # input应该为(batch_size,seq_len,input_szie)
        self.hidden = self.initHidden(input.size(0))
        out,self.hidden = lstm(input,self.hidden)
        return out,self.hidden
    
    def initHidden(self,batch_size):
        if self.lstm.bidirectional:
            return (torch.rand(self.num_layers*2,batch_size,self.hidden_size),torch.rand(self.num_layers*2,batch_size,self.hidden_size))
        else:
            return (torch.rand(self.num_layers,batch_size,self.hidden_size),torch.rand(self.num_layers,batch_size,self.hidden_size))

input_size = 12
hidden_size = 10
num_layers = 3
batch_size = 2
model = RNN(input_size,hidden_size,num_layers)
# input (seq_len, batch, input_size) 包含特征的输入序列,如果设置了batch_first,则batch为第一维
input = torch.rand(2,4,12)
model(input)
posted @ 2018-11-06 09:43  pigcv  阅读(16745)  评论(2编辑  收藏  举报