如何在pytorch LSTM中自定义多个隐藏层单元的数量？答案

【问题标题】：How to customize number of multiple hidden layer units in pytorch LSTM?如何在pytorch LSTM中自定义多个隐藏层单元的数量？
【发布时间】：2019-06-02 04:01:21
【问题描述】：

在 pytorch LSTM、RNN 或 GRU 模型中，有一个参数叫做“num_layers”，它控制着一个 LSTM 中隐藏层的数量。我想知道，既然 LSTM 中有多个层，为什么参数“hidden_size”只是一个数字，而不是包含多个层中隐藏状态数的列表，例如 [10,20,30]。

我在做一个回归项目时遇到过，其中我将 (seq_len, batch, feature) 的序列数据馈送到 LSTM，我想获得每个时间步的标量输出。

了解 pytorch LSTM 框架的有用链接，here。如果有人能回答这个问题，我将不胜感激。

【问题讨论】：

标签： lstm pytorch recurrent-neural-network

【解决方案1】：

似乎我已经找到了解决方案，即改用 LSTMCell。有用的链接：[1]、[2]。但是有没有更简单的方法？

【讨论】：