- 这个输出tensor包含了LSTM模型最后一层每个time step的输出特征，比如说LSTM有两层，那么最后输出的是
,表示第二层LSTM每个time step对应的输出。
代码语言：txt复制- 另外如果前面你对输入数据使用了`torch.nn.utils.rnn.PackedSequence`,那么输出也会做同样的操作编程packed sequence。
- 对于unpacked情况，我们可以对输出做如下处理来对方向作分离`output.view(seq_len, batch, num_directions, hidden_size)`, 其中前向和后向分别用0和1表示Similarly, the directions can be separated in the packed case.
3、 代码示例
代码语言：javascript复制rnn = nn.LSTM(10, 20, 2) # 一个单词向量长度为10，隐藏层节点数为20，LSTM有2层
input = torch.randn(5, 3, 10) # 输入数据由3个句子组成，每个句子由5个单词组成，单词向量长度为10
h0 = torch.randn(2, 3, 20) # 2：LSTM层数*方向 3：batch 20： 隐藏层节点数
c0 = torch.randn(2, 3, 20) # 同上
output, (hn, cn) = rnn(input, (h0, c0))
print(output.shape, hn.shape, cn.shape)
>>> torch.Size([5, 3, 20]) torch.Size([2, 3, 20]) torch.Size([2, 3, 20])参考：
- LSTM神经网络输入输出究竟是怎样的？Scofield的回答
- Pytorch-LSTM
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2019-12-31 10:41:09
