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
Raink老师4 小时前
【AI面试临阵磨枪-70】Agent 系统如何做分布式调度、跨服务协作、故障恢复?
人工智能·面试·职场和发展
tedcloud1234 小时前
RTK部署教程:构建稳定的AI Workflow环境
服务器·javascript·人工智能·typescript·ocr
Raink老师4 小时前
【AI面试临阵磨枪-71】如何用 AI 优化推荐系统、内容审核、广告创意、搜索体验?
人工智能·面试·职场和发展
AI医影跨模态组学4 小时前
Biomarker Res(IF=11.5)安徽医科大学第一医院:基于机器学习的放射组学模型:子宫内膜癌患者的预后预测及机制探索
人工智能·深度学习·论文·医学·医学影像·影像组学
ftpeak4 小时前
Mooncake:以 KVCache 为中心的分离式 LLM 服务架构
人工智能·ai·架构·ai编程·ai开发
Terrence Shen4 小时前
Hermes agent的tools是怎么落地应用的系列
人工智能·llm·agent·hermes
Raink老师4 小时前
【AI面试临阵磨枪-72】电商全场景 AI Agent 设计(商品咨询 / 订单 / 物流 / 售后 / 退款)
人工智能·面试·职场和发展
仙女修炼史4 小时前
CNN更看重Texture还是shape:imagenet-trained cnns are biased
论文阅读·人工智能·cnn
视***间5 小时前
视程空间 AIR SC6N0-C-MB NX 16GB 规格详解与机器人/机器狗适配说明
人工智能·机器人·边缘计算·机器狗·ai算力·具身机器人·视程空间
视***间5 小时前
小身板・强算力・全适配 —— 视程空间 AI 算力开发板如何完美适配机器人 / 机器狗
人工智能·机器人·边缘计算·ai算力·视程空间·算力开发板