PyTorch nn.RNN 参数全面解析

深度学习领域优质创作者

2022-06-17 14:30:24

https://raelum.blog.csdn.net/article/details/125311936?spm=1001.2014.3001.5502

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资源下载链接为： https://pan.quark.cn/s/22ca96b7bd39 在深度学习框架中，nn.LSTM 是一种常用的循环神经网络（RNN）结构，它继承自 nn.RNNBase。nn.RNNBase 的初始化函数定义如下：以下是对其中一些关键参数的含义解释： input_size：表示输入数据的特征维度大小，例如在自然语言处理任务中，如果每个单词被表示为一个固定长度的向量，那么这个向量的维度就是 input_size，它决定了模型接收的每个时间步上的输入数据的宽度。 hidden_size：指的是隐藏状态的维度大小，也就是 LSTM 单元内部状态的大小。这个参数决定了模型在每个时间步上能够学习到的特征信息的复杂程度，隐藏状态会随着序列的传递而更新，用于捕捉序列中的长期依赖关系。 num_layers：代表 RNN 的层数，默认值为 1。在多层 RNN 中，每一层的输出会作为下一层的输入，增加层数可以增强模型的学习能力，使其能够捕捉到更复杂的序列模式，但同时也会增加模型的复杂度和计算量。 bias：是一个布尔值参数，默认为 True，表示是否在 RNN 的计算过程中添加偏置项。偏置项可以对模型的输出进行偏移，有助于模型更好地拟合数据，但在某些情况下，为了简化模型或者避免过拟合，也可以选择将其设置为 False。 batch_first：同样是一个布尔值，默认为 False。当该参数为 True 时，输入数据的维度顺序为 (batch_size, seq_len, input_size)，即批量大小在最前面；而当为 False 时，维度顺序为 (seq_len, batch_size, input_size)，即序列长度在最前面。这个参数的设置取决于数据的组织方式和模型的输入要求。 dropout：用于控制在 RNN 的每一层之间应用的 dropout 比例

学习——《动手学深度学习》pytorch版.zip

基于pytorch从头实现了单向，多层，双向LSTM，给出了完整使用代码,并与torch自带的LSTM进行了对比实验。

pyTorchRNN 开始使用RNN的另一个演示...

一个简单的示例，展示了如何使用PyTorch库来训练一个基于循环神经网络（RNN）的大语言模型。这只是一个简单的示例，用于展示如何使用PyTorch库来训练一个基于RNN的大语言模型。实际应用中，可能需要根据具体任务和数据进行适当的调整和优化。

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