pytorch 中的 torch.nn.RNN 的参数_pytorch rnn参数

1、定义RNN的网络结构的参数（类似于CNN中定义 in_channel，out_channel，kernel_size等等）

         input_size   输入x的特征大小(以mnist图像为例，特征大小为28*28 = 784)
         hidden_size   隐藏层h的特征大小
         num_layers    循环层的数量（RNN中重复的部分）
         nonlinearity   激活函数 默认为tanh，可以设置为relu
         bias   是否设置偏置，默认为True
         batch_first   默认为false, 设置为True之后，输入输出为(batch_size, seq_len, input_size)
         dropout   默认为0
         bidirectional   默认为False，True设置为RNN为双向

【注】下图红色的部分为num_layers的个数（num_layers = 2 ）

2、输入RNN网络与输出的参数

（1）输入：input：(seq_len，batch_size，input_size)    #（序列长度，batch_size，特征大小（数量））

                    h0：（num_layers*directions，batch_size，hidden_size）

（2）输出：hn：（num_layers*directions，batch_size，hidden_size）

                    output：(seq_len，batch_size，hidden_size*directions)

【注】bidirectional为Ture，则 directions=2，否则 directions=1 。

RNN的一个解析：https://www.jianshu.com/p/298116084ec7