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pytorch - pytorch 中的 torch.nn.gru 函数的输入是什么？

问题描述

我正在使用 gru 函数来实现 RNN。这个 RNN (GRU) 在一些 CNN 层之后使用。有人可以告诉我这里 GRU 函数的输入是什么吗？特别是，隐藏的大小是固定的吗？

self.gru = torch.nn.GRU(
            input_size=input_size,
            hidden_size=128,
            num_layers=1,
            batch_first=True,
            bidirectional=True)

根据我的理解，输入大小将是特征的数量，而 GRU 的隐藏大小总是固定为 128？有人可以纠正我。或提供他们的反馈

标签： pytorchrecurrent-neural-networkgated-recurrent-unit

解决方案

首先，GRU它不是一个函数而是一个类，你正在调用它的构造函数。您在GRU这里创建了一个类的实例，它是一个层（或Module在 pytorch 中）。

input_size必须与前out_channels一个 CNN 层相匹配。

您看到的所有参数都不是固定的。只要把另一个值放在那里，它就会是别的东西，即用你喜欢的任何东西替换 128。

即使它被称为hidden_size，对于 GRU，此参数也决定了输出特征。换句话说，如果您在 GRU 之后还有另一层，则该层input_size（或in_features或in_channels或其他任何名称）必须与 GRU 匹配hidden_size。

另外，请查看文档。这会准确地告诉您传递给构造函数的参数的用途。此外，它会告诉您在实际使用层（通过self.gru(...)）后预期的输入是什么，以及该调用的输出是什么。

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