pytorch中nn.RNN()汇总

nn.RNN(input_size, hidden_size, num_layers=1, nonlinearity=tanh, bias=True, batch_first=False, dropout=0, bidirectional=False)

参数说明

  • input_size输入特征的维度， 一般rnn中输入的是词向量，那么 input_size 就等于一个词向量的维度
  • hidden_size隐藏层神经元个数，或者也叫输出的维度（因为rnn输出为各个时间步上的隐藏状态）
  • num_layers网络的层数
  • nonlinearity激活函数
  • bias是否使用偏置
  • batch_first输入数据的形式，默认是 False，就是这样形式，(seq(num_step), batch, input_dim)，也就是将序列长度放在第一位，batch 放在第二位
  • dropout是否应用dropout, 默认不使用，如若使用将其设置成一个0-1的数字即可
  • birdirectional是否使用双向的 rnn，默认是 False
  • 注意某些参数的默认值在标题中已注明

输入输出shape

  • input_shape = [时间步数, 批量大小, 特征维度] = [num_steps(seq_length), batch_size, input_dim]
  • 在前向计算后会分别返回输出和隐藏状态h，其中输出指的是隐藏层在各个时间步上计算并输出的隐藏状态，它们通常作为后续输出层的输⼊。需要强调的是，该“输出”本身并不涉及输出层计算，形状为(时间步数, 批量大小, 隐藏单元个数)；隐藏状态指的是隐藏层在最后时间步的隐藏状态：当隐藏层有多层时，每⼀层的隐藏状态都会记录在该变量中；对于像⻓短期记忆（LSTM），隐藏状态是⼀个元组(h, c)，即hidden state和cell state(此处普通rnn只有一个值)隐藏状态h的形状为(层数, 批量大小,隐藏单元个数)

代码

rnn_layer = nn.RNN(input_size=vocab_size, hidden_size=num_hiddens, )
# 定义模型， 其中vocab_size = 1027, hidden_size = 256
num_steps = 35
batch_size = 2
state = None    # 初始隐藏层状态可以不定义
X = torch.rand(num_steps, batch_size, vocab_size)
Y, state_new = rnn_layer(X, state)
print(Y.shape, len(state_new), state_new.shape)

输出

torch.Size([35, 2, 256])     1       torch.Size([1, 2, 256])

具体计算过程
H t = i n p u t ∗ W x h + H t − 1 ∗ W h h + b i a s H_t = input * W_{xh} + H_{t-1} * W_{hh} + bias Ht​=input∗Wxh​+Ht−1​∗Whh​+bias
[batch_size, input_dim] * [input_dim, num_hiddens] + [batch_size, num_hiddens] *[num_hiddens, num_hiddens] +bias
可以发现每个隐藏状态形状都是[batch_size, num_hiddens], 起始输出也是一样的
注意：上面为了方便假设num_step=1

GRU/LSTM等参数同上面RNN

到此这篇关于pytorch中nn.RNN()总结的文章就介绍到这了,更多相关pytorch nn.RNN()内容请搜索我们以前的文章或继续浏览下面的相关文章希望大家以后多多支持我们！

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