深度学习与PyTorch入门实战 - 52. LSTM-Layer使用

以下是文档内容的总结： 本文主要介绍了PyTorch中LSTM层的使用，重点包括LSTM的参数设置、功能、数据流以及多层LSTM的实现。以下是核心信息的总结： ### 1. **LSTM层的参数与功能** - **input_size**：输入特征的数量。 - **hidden_size**：隐藏状态的特征数量。 - **num_layers**：循环层的数量，默认为1。设置为2时，会堆叠两个LSTM，第二个LSTM的输入为第一个LSTM的输出。 **LSTM.forward()** 的输入和输出： - 输入x的形状为 [seq, b, vec]。 - 输出out的形状为 [seq, b, hidden_size]。 - 隐藏状态h和细胞状态c的形状均为 [num_layers, b, hidden_size]。 ### 2. **LSTMCell的使用** - **LSTMCell.forward()** 的输入xt形状为 [b, vec]，输出的隐藏状态ht和细胞状态ct形状均为 [b, hidden_size]。 - 需要手动初始化隐藏状态和细胞状态，并在每个时间步进行计算。 ### 3. **示例与输出** - 使用单层LSTM时，输出out的形状为 [10, 3, 20]，隐藏状态h和细胞状态c的形状均为 [4, 3, 20]。 - 使用两层LSTM时，输出的隐藏状态h2和细胞状态c2的形状均为 [3, 20]。 ### 4. **总结** - LSTM层的核心是处理序列数据，通过堆叠多层实现更复杂的序列建模。 - 单层和多层LSTM在输出形状和隐藏状态的计算上有所不同。 - LSTMCell需要手动管理时间步的输入和隐藏状态。 总结内容涵盖了LSTM的核心参数、功能和使用方法，重点突出多层LSTM的实现和单层LSTM的区别，同时通过具体的输出形状示例，展示了LSTM的数据流和计算特点。