Sıralı modüllü PyTorch'te basit LSTM

Question

PyTorch'te, mimarileri çok yönlü olarak tanımlayabiliriz. Burada, Sequential modülünü kullanarak basit bir LSTM ağı oluşturmak istiyorum.

Lua meşalesi ben genelde birlikte gider:

model = nn.Sequential() 
model:add(nn.SplitTable(1,2)) 
model:add(nn.Sequencer(nn.LSTM(inputSize, hiddenSize))) 
model:add(nn.SelectTable(-1)) -- last step of output sequence 
model:add(nn.Linear(hiddenSize, classes_n)) 

Ancak PyTorch içinde, geçen çıkışını almak için SelectTable eşdeğer bulmuyorum.

nn.Sequential(
    nn.LSTM(inputSize, hiddenSize, 1, batch_first=True), 
    # what to put here to retrieve last output of LSTM ?, 
    nn.Linear(hiddenSize, classe_n)) 

Answer 1

LSTM cell documentationçıkışlarına göre parametresi (seq_len, toplu, hidden_size * num_directions) bir şekle sahiptir, böylece kolayca bu şekilde dizisinin son öğe olabilir:

rnn = nn.LSTM(10, 20, 2) 
input = Variable(torch.randn(5, 3, 10)) 
h0 = Variable(torch.randn(2, 3, 20)) 
c0 = Variable(torch.randn(2, 3, 20)) 
output, hn = rnn(input, (h0, c0)) 
print(output[-1]) # last element 

PyTorch'de Tensor manipülasyonu ve Sinir ağları tasarımı, Torch'a kıyasla inanılmaz derecede kolaydır, bu nedenle nadiren konteynır kullanmak zorunda kalırsınız. Aslında, PyTorch for former Torch users PyTorch öğreticide belirtildiği gibi Autograd çevresinde inşa edilmiştir, böylece kaplar için endişelenmenize gerek kalmaz. Ancak, eski Lua Torch kodunuzu kullanmak isterseniz, Legacy package'a bir göz atabilirsiniz.