pytorch-pytorch之LSTM

目录

  • [1. nn.LSTM](#1. nn.LSTM)
  • [2. nn.LSTMCell](#2. nn.LSTMCell)

1. nn.LSTM

初始化函数输入参数与RNN相同,分别是input_size,hidden_size和num_layer

foward函数也与RNN类似,只不过返回值除了out外,ht变为(ht,ct)

代码见下图:

2. nn.LSTMCell

初始化函数输入参数与nn.LSTM类似

forward函数与nn.LSTM的区别是没有out

单层代码如下图:

和RNN的Cell类似,Cell单元循环更新h,c

2层无非就是多创建了一个cell2、h2、c2,并同时循环更新h1,c1,h2,c2,多层以此类推。

相关推荐
雅菲奥朗几秒前
开课通知|9月12-13日 FDE实战训练营:深耕AI落地实战,赋能职场能力进阶
人工智能·vibe coding·fde
武子康5 分钟前
DeepSeek Harness 为什么不用 messages 数组保存一切
人工智能·llm·agent
bullkingluo8 分钟前
# 大模型意图识别翻车后,我们换掉了词典和分类 Prompt
人工智能
我是慎独10 分钟前
人工智能:现代方法读书笔记(十三)
人工智能·概率论
十三画者11 分钟前
【文献分享】KCFtools:基于k-mer的无比对基因组变异检测与基因型矩阵构建工具
人工智能·深度学习·数据挖掘·数据分析
m0_6380796213 分钟前
2026AI 论文工具测评:主流学术写作工具深度对比与避坑指南
人工智能
吃旺旺雪饼的小男孩14 分钟前
U-Net 语义分割详解:原论文、PyTorch 实现与真实消融实
人工智能·pytorch·python·算法
lucas_AI14 分钟前
35 种开源文档抽取配置,只有 4 个跨过 F1 0.5
人工智能·算法·llm
穿过生命散发芬芳15 分钟前
用 TRAE Work 把零散运维知识,系统化成一本可复用的运维红宝书
人工智能·trae
刘立军16 分钟前
中心化配置与 I18n:严格禁止 AI 魔法值与硬编码参数
人工智能·后端·架构