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pytorch中nn.RNN()总结

nn.rnn

nn.RNN(input_size, hidden_size, num_layers=1, nonlinearity=tanh, bias=True, batch_first=False, dropout=0, bidirectional=False)

参数说明

  • input_size输入特征的维度, 一般rnn中输入的是词向量,那么 input_size 就等于一个词向量的维度
  • hidden_size隐藏层神经元个数,或者也叫输出的维度(因为rnn输出为各个时间步上的隐藏状态)
  • num_layers网络的层数
  • nonlinearity激活函数
  • bias是否使用偏置
  • batch_first输入数据的形式,默认是 False,就是这样形式,(seq(num_step), batch, input_dim),也就是将序列长度放在第一位,batch 放在第二位
  • dropout是否应用dropout, 默认不使用,如若使用将其设置成一个0-1的数字即可
  • birdirectional是否使用双向的 rnn,默认是 False
    注意某些参数的默认值在标题中已注明

输入输出shape

  1. input_shape = [时间步数, 批量大小, 特征维度] = [num_steps(seq_length), batch_size, input_dim]
  2. 在前向计算后会分别返回输出隐藏状态h,其中输出指的是隐藏层在各个时间步上计算并输出的隐藏状态,它们通常作为后续输出层的输⼊。需要强调的是,该“输出”本身并不涉及输出层计算,形状为(时间步数, 批量大小, 隐藏单元个数)隐藏状态指的是隐藏层在最后时间步的隐藏状态:当隐藏层有多层时,每⼀层的隐藏状态都会记录在该变量中;对于像⻓短期记忆(LSTM),隐藏状态是⼀个元组(h, c),即hidden state和cell state(此处普通rnn只有一个值)隐藏状态h的形状为(层数, 批量大小,隐藏单元个数)

代码

rnn_layer = nn.RNN(input_size=vocab_size, hidden_size=num_hiddens, )
# 定义模型, 其中vocab_size = 1027, hidden_size = 256
  • 1
  • 2
num_steps = 35
batch_size = 2
state = None    # 初始隐藏层状态可以不定义
X = torch.rand(num_steps, batch_size, vocab_size)
Y, state_new = rnn_layer(X, state)
print(Y.shape, len(state_new), state_new.shape)
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5
  • 6

输出

torch.Size([35, 2, 256])     1       torch.Size([1, 2, 256])
  • 1

具体计算过程
H t = i n p u t ∗ W x h + H t − 1 ∗ W h h + b i a s H_t = input * W_{xh} + H_{t-1} * W_{hh} + bias Ht=inputWxh+Ht1Whh+bias
[batch_size, input_dim] * [input_dim, num_hiddens] + [batch_size, num_hiddens] *[num_hiddens, num_hiddens] +bias
可以发现每个隐藏状态形状都是[batch_size, num_hiddens], 起始输出也是一样的
注意:上面为了方便假设num_step=1

GRU/LSTM等参数同上面RNN

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