其实看RNN源码即可知晓
首先是hx的维度通过以下源码可知道
hx的维度是
(self.num_layers * num_directions, batch_sizes[0], self.hidden_size)
但是batch_size[0]要参考你设置的参数
如下源码可知
max_batch_size = input.size(0) if self
其实看RNN源码即可知晓
首先是hx的维度通过以下源码可知道
hx的维度是
(self.num_layers * num_directions, batch_sizes[0], self.hidden_size)
但是batch_size[0]要参考你设置的参数
如下源码可知
max_batch_size = input.size(0) if self
tens
在上一篇的 MXNet对含隐藏状态的循环神经网络(RNN)的实现 文章里面我们熟悉了如何用RNN模型来训练并创作歌词,了解到循环神经网络的一些特点,而对于具体的前向计算与反向传播,有些细节可能不是非常清楚,下面通过图来直观地熟悉模型中参数与变量之间的依赖关系,以及反向传播中的梯度计算
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