如何正确结合 LSTM 与线性层

青葱年少 pytorch 435

原文标题 ：How to correctly combine LSTM with Linear layer

我得到了LSTM，它给了我输出（4,32,32）我将它传递给线性层（LSTM的隐藏大小，num_classes = 1）它给了我一个输出形状（4,32,1）。我正在尝试为我的 AI 助手解决唤醒词模型。我有 2 个要预测的类。0 不是唤醒，1 是唤醒 AI。我的批量大小是 32。但输出是 (4,32,1 )。它不应该是 32,1 或类似的东西，所以我会知道 1 个音频 mfcc 有一个预测？

原文链接：https://stackoverflow.com//questions/71566905/how-to-correctly-combine-lstm-with-linear-layer

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    PJMan0300 评论

    不完全的。您需要将数据重塑为 (32, 1) 或 (1, 32) 才能使您的线性层正常工作。您可以通过使用torch.unsqueeze()或直接使用torch.view()添加维度来实现此目的。如果你使用 unsqueeze 函数，新的形状应该是 (32, 1)。如果使用视图函数，新的形状应该是 (1, 32)。

    2年前 0条评论

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