参考文献

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方法解析

nn.LSTM(in_dim, hidden_dim, num_layer, batch_first = True)   # LSTM循环神经网络

• in_dim: 输入的特征维度;
• hidden_dim: 输出的特征维度;
• num_layder: 叠加的LSTM的层数, 默认为1;
• batch_first: True or False; 因为nn.LSTM()接受的数据输入的shape是(序列长度, batch_size, in_dim), 如果batch_first是True, 我们就可以把输入变为(batch_size, 序列长度, in_dim);
• dropout： 表示除了最后一层之外都引入一个dropout;
• bidirectional： 默认是false，代表不用双向LSTM，双向LSTM，也就是序列从左往右算一次，从右往左又算一次，这样就可以两倍的输出.

例子

import torch
import torch.nn as nn

in_dim = 10; hidden_dim = 20; sequence_length = 5
batch_size = 3; num_layer = 2

rnn = nn.LSTM(input_size=in_dim,hidden_size=hidden_dim,num_layers=num_layer)
inputs = torch.randn(sequence_length, batch_size, in_dim)
h_0 = torch.randn(num_layer, batch_size, hidden_dim)
c_0 = torch.randn(num_layer, batch_size, hidden_dim)     #c_0和h_0的形状相同，它包含的是在当前这个batch_size中的每个句子的初始细胞状态。h_0,c_0如果不提供，那么默认是０


#输出格式为(output,(h_n,c_n))
output,(h_n,c_n) = rnn(inputs,(h_0,c_0))     #输入格式为 lstm(input,(h_0, c_0))
print("out:", output.shape)
print("h_n:", h_n.shape)
print("c_n:", c_n.shape)