pytorch 中的 torch.nn.gru 函数的输入是什么？答案

【问题标题】：what is the inputs to a torch.nn.gru function in pytorch?pytorch 中的 torch.nn.gru 函数的输入是什么？
【发布时间】：2020-03-23 22:15:07
【问题描述】：

我正在使用 gru 函数来实现 RNN。这个 RNN (GRU) 在一些 CNN 层之后使用。有人可以告诉我这里 GRU 函数的输入是什么吗？特别是，隐藏的大小是固定的吗？

self.gru = torch.nn.GRU(
            input_size=input_size,
            hidden_size=128,
            num_layers=1,
            batch_first=True,
            bidirectional=True)

根据我的理解，输入大小将是特征的数量，而 GRU 的隐藏大小总是固定为 128？有人可以纠正我。或提供他们的反馈

【问题讨论】：

标签： pytorch recurrent-neural-network gated-recurrent-unit

【解决方案1】：

首先，GRU 不是一个函数，而是一个类，您正在调用它的构造函数。你在这里创建了一个 GRU 类的实例，它是一个层（或 pytorch 中的 Module）。

input_size 必须与前一个 CNN 层的out_channels 匹配。

您看到的所有参数都不是固定的。只需在此处输入另一个值，它将是其他值，即将 128 替换为您喜欢的任何值。

即使它被称为hidden_size，对于 GRU，此参数也决定了输出特征。换句话说，如果您在 GRU 之后还有另一层，则该层的 input_size（或 in_features 或 in_channels 或其他任何名称）必须与 GRU 的 hidden_size 匹配。

另外，看看documentation。这会准确地告诉您传递给构造函数的参数的用途。此外，它会告诉您在实际使用层后（通过self.gru(...)）的预期输入是什么，以及该调用的输出是什么。

【讨论】：