函数是如何运行的。LSTM在批次/序列中的行为？
我目前正在学习使用nn。LSTM与Pytork合作，必须询问该函数如何工作。
基本上，我试图输入我的数据集矩阵（M x N）。因为数据集是一个矩阵，所以我想用Dataloader（utils.data.数据集）递归地将数据集馈入LSTM网络。
我困惑的地方是输入的大小（seq_len，批量，input_size）
假设我batch_size=10data_loader。为了生成具有正确形式的train_loader，我必须将先前的大小（M x N）转换为包括sequence_length的大小，该大小可以简单地转换为（M/seq_len，seq_len，N）。
然后我的nn的输入大小。LSTM类似于：（M/序列长度/批次大小，序列长度，N）
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我也对seq_len感到困惑，而seq_len
我不确定我是否把问题说清楚了，但我的理解越来越混乱了。。哈哈，希望有人能帮我组织正确的理解。
共有1个答案
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是的，前提是每个样本的序列长度相同（这里似乎就是这种情况）。如果没有，则必须使用焊炬进行填充。nn。乌提尔斯。rnn。例如，pad_序列。
是的，LSTM扩展到每个时间步，并且每个时间步都有输出。因此，您不必对每个元素单独应用它。
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