torch.nn.GRU使用详解

torch.nn.GRU
输入：
(input_dim ,hidden_dim ,num_layers ，…)
– input_dim 表示输入的特征维度
– hidden_dim 表示输出的特征维度，如果没有特殊变化，相当于out
– num_layers 表示网络的层数
– nonlinearity 表示选用的非线性**函数，默认是 ‘tanh’
– bias 表示是否使用偏置，默认使用
– batch_first 表示输入数据的形式，默认是 False，[即(序列长度seq,批大小batch,特征维度feature)];若True则(batch,seq,feature)
– dropout 缺省值为0,表示不使用dropout层;若为1，则除最后一层外，其它层的输出都会加dropout层
– bidirectional 表示是否使用双向的 rnn，默认是 False
输出：out和 ht
out的输出维度：[seq_len,batch_size,output_dim]
ht的维度：[num_layers * num_directions, batch_size, hidden_size],num_directions=1，单向，取值2时为双向，num_layers为层数
out[-1]=ht[-1]

GRU公式：

举例：

import torch
import torch.nn as nn


# 例子1，单向一层网络
embed = nn.Embedding(3, 50) #一共3个词，每个词的词向量维度设置为50维
x = torch.LongTensor([[0, 1, 2]]) # 3个句子，每个句子只有一个词，对应的索引分别时0，1，2
x_embed = embed(x)
print(x_embed.size())
# torch.Size([1, 3, 50]) # [规整后的句子长度，样本个数（batch_size）,词向量维度]

gru = nn.GRU(input_size=50, hidden_size=50) # 词向量维度，隐藏层维度
out, hidden = gru(x_embed)

print(out.size())
# torch.Size([1, 3, 50]) # [seq_len,batch_size,output_dim]

print(hidden.size())
# torch.Size([1, 1, 50]) # [num_layers * num_directions, batch_size, hidden_size]


# 例子2，单向2层网络
gru_seq = nn.GRU(10, 20,2) # x_dim,h_dim,layer_num
gru_input = torch.randn(3, 32, 10) # seq_len,batch_size,x_dim
out, h = gru_seq(gru_input)
print(out.size())
print(h.size())

'''
torch.Size([3, 32, 20]) # [seq_len,batch_size,output_dim]
torch.Size([2, 32, 20]) # [num_layers * num_directions, batch_size, hidden_size]

'''

参考资料：
torch.nn.GRU()函数解读
Pytorch中LSTM,GRU参数理解
【pytorch】关于Embedding和GRU、LSTM的使用详解