神经网络 torch.nn---nn.RNN()

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RNN — PyTorch 2.3 documentation

torch.nn---nn.RNN()

nn.RNN(input_size=input_x,hidden_size=hidden_num,num_layers=1,nonlinearity='tanh', #默认'tanh'bias=True,  #默认是Truebatch_first=False,dropout=0,bidirectional=False  #默认为False)

参数说明：

• input_size – 输入x的特征数量。

• hidden_size – 隐层的特征数量。

• num_layers – RNN的层数。

• nonlinearity – 激活函数。指定非线性函数使用tanh还是relu。默认是tanh。

• bias – 是否使用偏置。

• batch_first – 如果True的话，那么输入Tensor的shape应该是[batch_size, time_step, feature],输出也是这样。默认是 False，就是这样形式，(seq(num_step), batch, input_dim)，也就是将序列长度放在第一位，batch 放在第二位

• dropout – 默认不使用，如若使用将其设置成一个0-1的数字即可。如果值非零，那么除了最后一层外，其它层的输出都会套上一个dropout层。

• 是否使用双向的 rnn，默认是 False

输入输出shape

1. RNN的输入：input_shape = [时间步数, 批量大小, 特征维度] = [num_steps(seq_length), batch_size, input_dim]=input (seq_len, batch, input_size)保存输入序列特征的tensor。
2. RNN的隐藏层：h_0 (num_layers * num_directions, batch, hidden_size): 保存着初始隐状态的tensor。
3. RNN的输出： (output, h_n)。在前向计算后会分别返回输出和隐藏状态h，其中输出指的是隐藏层在各个时间步上计算并输出的隐藏状态，它们通常作为后续输出层的输⼊。
4. output (seq_len, batch, hidden_size * num_directions)形状为(时间步数, 批量大小, 隐藏单元个数): 保存着RNN最后一层的输出特征。如果输入是被填充过的序列，那么输出也是被填充的序列。
5. 隐藏状态h的形状为(层数, 批量大小,隐藏单元个数)=h_n (num_layers * num_directions, batch, hidden_size): 保存着最后一个时刻隐状态。隐藏状态指的是隐藏层在最后时间步的隐藏状态：当隐藏层有多层时，每⼀层的隐藏状态都会记录在该变量中。

RNN模型参数:

• weight_ih_l[k] – 第k层的 input-hidden 权重， 可学习，形状是(input_size x hidden_size)。

• weight_hh_l[k] – 第k层的 hidden-hidden 权重， 可学习，形状是(hidden_size x hidden_size)

• bias_ih_l[k] – 第k层的 input-hidden 偏置， 可学习，形状是(hidden_size)

• bias_hh_l[k] – 第k层的 hidden-hidden 偏置， 可学习，形状是(hidden_size)

计算过程

​h_t是时刻t的隐状态。
x_t是上一层时刻t的隐状态，或者是第一层在时刻t的输入。
如果nonlinearity='relu',那么将使用relu代替tanh作为激活函数。