Pytorch双向RNN隐藏层和输出层结果拆分

1 RNN隐藏层和输出层结果的形状

从Pytorch官方文档可以得到，对于批量化输入的RNN来讲，其隐藏层的shape为(num_directions*num_layers, batch_size, hidden_size)。

 其输出的shape为(seq_len, batch_size, D*hidden_size)。

2 双向RNN情况下，隐藏层和输出层结果拆分

当采用双向RNN时，其输出的结果包含正向和反向两个方向输出的结果。

2.1 输出层结果拆分

其中对于输出output来讲，从官方文档我们可以得到，其拆分正向和反向两个方向结果的方法为：

output.shape = (seq_len, batch_size, num_directions*hidden_size)

output.view(seq_len, batch, num_directions, hidden_size)

其中，对于（num_directions）方向维度，正向和反向的维度值分别为​​0​​​和​​1​。

2.2 隐藏层结果拆分

而对于隐藏层，包括初始值h_0以及最终输出h_n，也都包含两个方向的隐藏状态，但是其拆分方式跟输出层不一样。方法如下：

h_0, h_n.shape = (num_directions*num_layers, batch_size, hidden_size)

h_0, h_n.view(num_layers, num_directions, batch_size, hidden_size)

可以从简单单层双向RNN的输出结果来验证，此时RNN的输出结果与最后一层的隐藏层结果是一样的。

import torch
import torch.nn as nn

if __name__ == "__main__":
    # input_size: 3, hidden_size: 5, num_layers: 3
    BiRNN_Net = nn.RNN(3, 5, 3, bidirectional=True, batch_first=True)
    device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")

    # batch_size: 1, seq_len: 1, input_size: 3
    inputs = torch.zeros(1, 1, 3, device=device)
    # state: (num_directions*num_layers, batch_size, hidden_size)
    state = torch.randn(6, 1, 5, device=device)

    BiRNN_Net.to(device)
    output, hidden = BiRNN_Net(inputs, state)
    output_re = output.reshape((1, 1, 2, 5))
    hidden_re = hidden.reshape((3, 2, 1, 5))
    print(output)
    print(output_re)
    print(hidden)
    print(hidden_re)

 输出结果可以看出，隐藏层的结果是优先num_layers网络层数这一个维度来构成的。

tensor([[[ 0.3939, -0.9160,  0.5054,  0.2949, -0.5225,  0.0533,  0.4197,
          -0.7200, -0.1262, -0.7975]]], device='cuda:0',
       grad_fn=)
tensor([[[[ 0.3939, -0.9160,  0.5054,  0.2949, -0.5225],
          [ 0.0533,  0.4197, -0.7200, -0.1262, -0.7975]]]], device='cuda:0',
       grad_fn=)
tensor([[[-0.2606,  0.5410, -0.2663,  0.6418, -0.2902]],

        [[ 0.1367,  0.7222, -0.3051, -0.6410, -0.3062]],

        [[ 0.2433,  0.3287, -0.4809, -0.1782, -0.5582]],

        [[ 0.4824, -0.8529,  0.7604,  0.8508, -0.1902]],

        [[ 0.3939, -0.9160,  0.5054,  0.2949, -0.5225]],

        [[ 0.0533,  0.4197, -0.7200, -0.1262, -0.7975]]], device='cuda:0',
       grad_fn=)
tensor([[[[-0.2606,  0.5410, -0.2663,  0.6418, -0.2902]],

         [[ 0.1367,  0.7222, -0.3051, -0.6410, -0.3062]]],


        [[[ 0.2433,  0.3287, -0.4809, -0.1782, -0.5582]],

         [[ 0.4824, -0.8529,  0.7604,  0.8508, -0.1902]]],


        [[[ 0.3939, -0.9160,  0.5054,  0.2949, -0.5225]],

         [[ 0.0533,  0.4197, -0.7200, -0.1262, -0.7975]]]], device='cuda:0',
       grad_fn=)

3 参考

Pytorch中nn.RNN()基本用法和输入输出

从零实现深度学习框架——再探多层双向RNN的实现