LSTM输出和隐藏状态输出的区别

心中带点小风骚 pytorch 290

原文标题 ：LSTM difference between output and hidden state output

我正在尝试为我的 AI 助手构建一个唤醒词模型，但我不知道应该将哪个输出提供给我的线性层。它们之间有什么区别，我为什么要使用您的推荐？

原文链接：https://stackoverflow.com//questions/71542758/lstm-difference-between-output-and-hidden-state-output

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    ki-ljl 评论

    您应该将输出提供给线性层而不是隐藏状态输出。像这样（时间序列预测）：

    def forward(self, input_seq):
    h_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size).to(device)
    c_0 = torch.randn(self.num_directions * self.num_layers, self.batch_size, self.hidden_size).to(device)
    seq_len = input_seq.shape[1]
    input_seq = input_seq.view(self.batch_size, seq_len, 1)
    output, _ = self.lstm(input_seq, (h_0, c_0))
    output = output.contiguous().view(self.batch_size * seq_len, self.hidden_size)
    pred = self.linear(output)
    pred = pred.view(self.batch_size, seq_len, -1)
    pred = pred[:, -1, :]
    return pred

    输出包含最后一层所有时间步的隐藏状态输出，隐藏状态输出只是最后一个时间步的隐藏状态。

    2年前 0条评论

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