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在 PyTorch 中, nn.LSTM
是实现长短期记忆(Long Short-Term Memory, LSTM)网络的一个类,广泛用于处理和预测 序列数据
的任务。LSTM 是一种特殊类型的 循环神经网络
(RNN),能够学习 长期依赖
信息,这一点在普通的 RNN 中是很难做到的。
nn.LSTM 的基本介绍
nn.LSTM
对象在 PyTorch 中负责创建一个 LSTM 层
。它的参数主要包括:
input_size
:输入特征的维度。hidden_size
:LSTM 隐藏层的维度。num_layers
:堆叠的 LSTM 层的数量(默认为1层)。bias
:是否使用偏置(默认为True)。batch_first
:输入和输出的维度顺序是否为 (batch, seq, feature)(默认为False,即 (seq, batch, feature))。dropout
:如果大于0,则除了
最后一层外,其他层后会添加一个dropout层。bidirectional
:是否使用双向
LSTM(默认为False)。
LSTM 的工作原理
LSTM 通过以下几个关键的门控机制
来更新和维护其状态:
- 遗忘门(Forget Gate) :决定哪些信息应该被
丢弃
或保留
。 - 输入门(Input Gate) :决定哪些
新信息是有用的
,应该被添加到细胞状态中。 - 输出门(Output Gate) :决定下一个
隐藏状态
应该包含哪些信息。
nn.LSTM 的源码解析
查看源码的方法
-
你可以在 GitHub 上的 PyTorch 仓库查看
nn.LSTM
的实现,文件通常位于torch/nn/modules/rnn.py
。 -
也可以在本地通过Python环境查看,例如:
pythonimport torch.nn as nn print(nn.LSTM.__file__)
nn.LSTM 核心源码(简化版)
这是一个简化的 nn.LSTM
类的实现:
python
class LSTM(RNNBase):
def __init__(self, *args, **kwargs):
super(LSTM, self).__init__('LSTM', *args, **kwargs)
def forward(self, input, hx=None): # 输入和初始隐藏状态
self.check_forward_input(input)
if hx is None:
zeros = torch.zeros(self.num_layers * self.num_directions,
self.batch_size, self.hidden_size,
dtype=input.dtype, device=input.device)
hx = (zeros, zeros)
self.check_forward_hidden(input, hx[0], '[0]')
self.check_forward_hidden(input, hx[1], '[1]')
return _VF.lstm(input, hx, self._flat_weights, self.bias, self.num_layers,
self.dropout, self.training, self.bidirectional, self.batch_first)
在这段代码中:
__init__
方法设置
了 LSTM 的基本参数
。forward
方法定义了 LSTM 的前向传播
逻辑。这里使用了_VF.lstm
,它是一个底层的 C++/CUDA 实现,负责实际的计算工作。
细节和实现
PyTorch 中的 LSTM 实现利用高效的底层代码(通常是 C++
或 CUDA
)来进行数学运算,以确保运算速度。这些底层实现包括但不限于矩阵乘法、线性变换等,是优化过的,以支持并行处理和GPU加速。
LSTM 的完整实现细节和各种优化措施可以通过阅读它的底层实现源码