pytorch nn.LSTM()参数详解

2020.5.25 补充：

h0~hn:上一刻时间产生的中间值与当前时刻的输入共同产生的状态
c0~cn:开关，决定每个神经元的隐藏状态值是否会影响下一时刻神经元的处理

lstm = nn.LSTM(3, 3)
inputs = [torch.randn(1, 3) for _ in range(5)]
inputs = torch.cat(inputs).view(len(inputs), 1, -1)
hidden = (torch.randn(1, 1, 3), torch.randn(1, 1, 3))  # clean out hidden state
out, (h,c) = lstm(inputs, hidden)
print('out2',out)
print('h:',h)
print('c:',c)

out2 tensor([[[-0.1748,  0.1860, -0.1011]],

        [[ 0.0326,  0.1376, -0.0833]],

        [[ 0.2356,  0.0536,  0.0080]],

        [[-0.2130, -0.0126,  0.0746]],

        [[-0.1240,  0.1858, -0.0489]]], grad_fn=)
h: tensor([[[-0.1240,  0.1858, -0.0489]]], grad_fn=)
c: tensor([[[-0.2078,  0.3629, -0.0833]]], grad_fn=)

这里可以看到out2的最后一个值与h的值是一样的，这是因为out2表示的是训练的这个序列所有时刻的隐藏状态值，而(h,c)表示的是最后一个时间刻的状态

输入数据格式：

input(seq_len, batch, input_size) 
h0(num_layers * num_directions, batch, hidden_size) 
c0(num_layers * num_directions, batch, hidden_size)

输出数据格式：

output(seq_len, batch, hidden_size * num_directions) 
hn(num_layers * num_directions, batch, hidden_size) 
cn(num_layers * num_directions, batch, hidden_size)

代码示例：

import torch
import torch.nn as nn
from torch.autograd import Variable

#构建网络模型---输入矩阵特征数input_size、输出矩阵特征数hidden_size、层数num_layers
inputs = torch.randn(5,3,10)   ->(seq_len,batch_size,input_size)
rnn = nn.LSTM(10,20,2)    ->   (input_size,hidden_size,num_layers)
h0 = torch.randn(2,3,20)   ->(num_layers* 1,batch_size,hidden_size)
c0 = torch.randn(2,3,20)   ->(num_layers*1,batch_size,hidden_size) 
num_directions=1 因为是单向LSTM
'''
Outputs: output, (h_n, c_n)
'''
output,(hn,cn) = rnn(inputs,(h0,c0))

batch_first: 输入输出的第一维是否为 batch_size，默认值 False。因为 Torch 中，人们习惯使用Torch中带有的dataset，dataloader向神经网络模型连续输入数据，这里面就有一个 batch_size 的参数，表示一次输入多少个数据。 在 LSTM 模型中，输入数据必须是一批数据，为了区分LSTM中的批量数据和dataloader中的批量数据是否相同意义，LSTM 模型就通过这个参数的设定来区分。 如果是相同意义的，就设置为True，如果不同意义的，设置为False。 torch.LSTM 中 batch_size 维度默认是放在第二维度，故此参数设置可以将 batch_size 放在第一维度。如：input 默认是(4,1,5)，中间的 1 是 batch_size，指定batch_first=True后就是(1,4,5)。所以，如果你的输入数据是二维数据的话，就应该将 batch_first 设置为True;

inputs = torch.randn(5,3,10) ：seq_len=5,batch_size=3,input_size=10
我的理解：有3个句子，每个句子5个单词，每个单词用10维的向量表示；而句子的长度是不一样的，所以seq_len可长可短，这也是LSTM可以解决长短序列的特殊之处。只有seq_len这一参数是可变的。
关于hn和cn一些参数的详解看这里
而在遇到文本长度不一致的情况下，将数据输入到模型前的特征工程会将同一个batch内的文本进行padding使其长度对齐。但是对齐的数据在单向LSTM甚至双向LSTM的时候有一个问题，LSTM会处理很多无意义的填充字符，这样会对模型有一定的偏差，这时候就需要用到函数torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence()以及torch.nn.utils.rnn.pad_packed_sequence()
详情解释看这里

BiLSTM
BILSTM是双向LSTM；将前向的LSTM与后向的LSTM结合成LSTM。视图举例如下：


​​​​​​​​​​​​LSTM结构推导：


更详细公式推导https://blog.csdn.net/songhk0209/article/details/71134698

GRU公式推导：(网上的图看着有点费劲，就自己画了个数据流图)