PyTorch-LSTM

1  インポートトーチ
 2  インポートtorch.nn AS NN
 。3  
。4 torch.random.manual_seed（10 ）
 。5  
。6 input_size = 2   ＃入力ベクトル次元
7 hidden_​​size。4 = ＃隠れ層のディメンション
。8 num_layers = 2つの＃フロア
9  
10 LSTM = NN .LSTM（input_size、hidden_​​size、num_layers）
 。11  
12であり、 
13は ＃入力：
14  
15  ＃状（sep_len、バスタブ、input_size）の入力
16  ＃。のシェイプh_t 1（* num_layersのnum_directions、バスタブ、hidden_​​size）
。17 ＃C_T-1形状のため（num_directions * num_layers、風呂、hidden_​​size）
18  
19  ＃出力：
20  ＃形状の出力（sep_len、バス、num_directions * hidden_​​size）
21  ＃形状のh_t-1（num_directions * num_layers、風呂、hidden_​​size）
22  ＃C_T-1形状のため（num_directions * num_layers、風呂、hidden_​​size）
23の 
24  ＃二つの方法
25の入力= torch.randn（4、3、2 ）
 26 H = torch.randn（2、3、4 ）
 27 C = torch.randn（2、3、4 ）
 28出力= なし
 29  
30  ＃第
31 H1 = H
 32 C1 = C
 33  のためにそれに入力：
 34      の出力、（H1、C1）= LSTM（it.view（1,3、-1 ）、（H1、C1））
 35      プリント（（出力= = H1 [-1 ]）は、すべての（）項目（））。。
 36  印刷（出力）
 37  
38  ＃第
39 OUTPUT1、（H、C）= LSTM（入力、（H、C））
 40  プリント（OUTPUT1 - [ 1 ]）
 41  ＃のプリント（OUTPUT1 [-1] ==出力）精度的问题