pytorch lstm gru rnn 得到每个state输出的操作
默认只返回最后一个state，所以一次输入一个step的input
# coding=UTF-8
import torch
import torch.autograd as autograd # torch中自动计算梯度模块
import torch.nn as nn # 神经网络模块
torch.manual_seed(1)
# lstm单元输入和输出维度都是3
lstm = nn.LSTM(input_size=3, hidden_size=3)
# 生成一个长度为5，每一个元素为1*3的序列作为输入，这里的数字3对应于上句中第一个3
inputs = [autograd.Variable(torch.randn((1, 3)))
for _ in range(5)]
# 设置隐藏层维度，初始化隐藏层的数据
hidden = (autograd.Variable(torch.randn(1, 1, 3)),
autograd.Variable(torch.randn((1, 1, 3))))
for i in inputs:
out, hidden = lstm(i.view(1, 1, -1), hidden)
print(out.size())
print(hidden[0].size())
print("--------")
print("-----------------------------------------------")
# 下面是一次输入多个step的样子
inputs_stack = torch.stack(inputs)
out,hidden = lstm(inputs_stack,hidden)
print(out.size())
print(hidden[0].size())
print结果：
(1L, 1L, 3L)
(1L, 1L, 3L)
--------
(1L, 1L, 3L)
(1L, 1L, 3L)
--------
(1L, 1L, 3L)
(1L, 1L, 3L)
--------
(1L, 1L, 3L)
(1L, 1L, 3L)
--------
(1L, 1L, 3L)
(1L, 1L, 3L)
--------
----------------------------------------------
(5L, 1L, 3L)
(1L, 1L, 3L)
可见LSTM的定义都是不用变的，根据input的step数目，一次输入多少step，就一次输出多少output，但只输出最后一个state
补充：pytorch中实现循环神经网络的基本单元RNN、LSTM、GRU的输入、输出、参数详细理解
前言：这篇文章是对已经较为深入理解了RNN、LSTM、GRU的数学原理以及运算过程的人而言的，如果不理解它的基本思想和过程，可能理解起来不是很简单。
一、先从一个实例看起
这是官网上面的一个例子，本次以LSTM作为例子而言，实际上，GRU、LSTM、RNN的运算过程是很类似的。
import torch import torch.nn as nn lstm = nn.LSTM(10, 20, 2) # 序列长度seq_len=5, batch_size=3, 数据向量维数=10 input = torch.randn(5, 3, 10) # 初始化的隐藏元和记忆元,通常它们的维度是一样的 # 2个LSTM层，batch_size=3,隐藏元维度20 h0 = torch.randn(2, 3, 20) c0 = torch.randn(2, 3, 20) # 这里有2层lstm，output是最后一层lstm的每个词向量对应隐藏层的输出,其与层数无关，只与序列长度相关 # hn,cn是所有层最后一个隐藏元和记忆元的输出 output, (hn, cn) = lstm(input, (h0, c0)) print(output.size(),hn.size(),cn.size()) # 分别是： # torch.Size([5, 3, 20]) # torch.Size([2, 3, 20]) # torch.Size([2, 3, 20]))
后面我会详细解释上面的运算过程，我们先看一下LSTM的定义，它是一个类
二、LSTM类的定义
class LSTM(RNNBase):
'''参数Args:
input_size: 输入数据的特征维度，比如我对时间序列建模，特征为1，我对一个句子建模，每一个单词的嵌入向量为10，则它为10
hidden_size: 即循环神经网络中隐藏节点的个数，这个是自己定义的，多少都可以，后面会详说
num_layers: 堆叠的LSTM的层数，默认是一层，也可以自己定义 Default: 1
bias: LSTM层是否使用偏置矩阵 偏置权值为 `b_ih` and `b_hh`.
Default: ``True``（默认是使用的）
batch_first: 如果设置 ``True``, then the input and output tensors are provided
as (batch, seq, feature). Default: ``False``，(seq,batch,features)
dropout: 是否使用dropout机制，默认是0，表示不使用dropout，如果提供一个非0的数字，则表示在每一个LSTM层之后默认使用dropout，但是最后一个层的LSTM层不使用dropout。
bidirectional: 是否是双向RNN，默认是否，If ``True``, becomes a bidirectional LSTM. Default: ``False``
#---------------------------------------------------------------------------------------
类的构造函数的输入为Inputs: input, (h_0, c_0)
- **input** of shape `(seq_len, batch, input_size)`: tensor containing the features of the input sequence.
- **h_0** of shape `(num_layers * num_directions, batch, hidden_size)`: tensor
containing the initial hidden state for each element in the batch.
If the LSTM is bidirectional, num_directions should be 2, else it should be 1.
- **c_0** of shape `(num_layers * num_directions, batch, hidden_size)`: tensor
containing the initial cell state for each element in the batch.
If `(h_0, c_0)` is not provided, both **h_0** and **c_0** default to zero.
#----------------------------------------------------------------------------------
输出是什么：Outputs: output, (h_n, c_n)
- **output** of shape `(seq_len, batch, num_directions * hidden_size)`: tensor
containing the output features `(h_t)` from the last layer of the LSTM,
for each `t`. If a :class:`torch.nn.utils.rnn.PackedSequence` has been
given as the input, the output will also be a packed sequence.
For the unpacked case, the directions can be separated
using ``output.view(seq_len, batch, num_directions, hidden_size)``,
with forward and backward being direction `0` and `1` respectively.
Similarly, the directions can be separated in the packed case.
- **h_n** of shape `(num_layers * num_directions, batch, hidden_size)`: tensor
containing the hidden state for `t = seq_len`.
Like *output*, the layers can be separated using
``h_n.view(num_layers, num_directions, batch, hidden_size)`` and similarly for *c_n*.
- **c_n** of shape `(num_layers * num_directions, batch, hidden_size)`: tensor
containing the cell state for `t = seq_len`.
#------------------------------------------------------------------------------------------
类的属性有Attributes:
weight_ih_l[k] : the learnable input-hidden weights of the :math:`\text{k}^{th}` layer
`(W_ii|W_if|W_ig|W_io)`, of shape `(4*hidden_size, input_size)` for `k = 0`.
Otherwise, the shape is `(4*hidden_size, num_directions * hidden_size)`
weight_hh_l[k] : the learnable hidden-hidden weights of the :math:`\text{k}^{th}` layer
`(W_hi|W_hf|W_hg|W_ho)`, of shape `(4*hidden_size, hidden_size)`
bias_ih_l[k] : the learnable input-hidden bias of the :math:`\text{k}^{th}` layer
`(b_ii|b_if|b_ig|b_io)`, of shape `(4*hidden_size)`
bias_hh_l[k] : the learnable hidden-hidden bias of the :math:`\text{k}^{th}` layer
`(b_hi|b_hf|b_hg|b_ho)`, of shape `(4*hidden_size)`
'''
上面的参数有点多，我就不一个一个翻译了，其实很好理解，每一个都比较清晰。
三、 必需参数的深入理解
1、RNN、GRU、LSTM的构造函数的三个必须参数理解——第一步：构造循环层对象
在创建循环层的时候，第一步是构造循环层，如下操作：
lstm = nn.LSTM(10, 20, 2)
构造函数的参数列表为如下：
class LSTM(RNNBase):
'''参数Args:
input_size:
hidden_size:
num_layers:
bias:
batch_first:
dropout:
bidirectional:
'''
（1）input_size:指的是每一个单词的特征维度，比如我有一个句子，句子中的每一个单词都用10维向量表示，则input_size就是10；
（2）hidden_size：指的是循环层中每一个LSTM内部单元的隐藏节点数目，这个是自己定义的，随意怎么设置都可以；
（3）num_layers：循环层的层数，默认是一层，这个根据自己的情况来定。
比如下面：
左边的只有一层循环层，右边的有两层循环层。
2、通过第一步构造的对象构造前向传播的过程——第二步：调用循环层对象，传入参数，并得到返回值
一般如下操作：
output, (hn, cn) = lstm(input, (h0, c0))
这里是以LSTM为例子来说的，
（1）输入参数
input：必须是这样的格式（seq,batch,feature）。第一个seq指的是序列的长度，这是根据自己的数据来定的，比如我的一个句子最大的长度是20个单词组成，那这里就是20,上面的例子是假设句子长度为5；第二个是batch，这个好理解，就是一次使用几条样本，比如3组样本；第三个features指的是每一个单词的向量维度，需要注意的是，这个必须要和构造函数的第一个参数input_size保持一样的，上面的例子中是10.
（h0,c0）：指的是每一个循环层的初始状态，可以不指定，不指定的情况下全部初始化为0，这里因为是LSTM有两个状态需要传递，所以有两个，像普通的RNN和GRU只有一个状态需要传递，则只需要传递一个h状态即可，如下：
output, hn = rnn(input, h0) # 普通rnn output, hn = gru(input, h0) # gru
这里需要注意的是传入的状态参数的维度，依然以LSTM来说：
h0和c0的数据维度均是(num_layers * num_directions, batch, hidden_size)，这是什么意思呢？
第一个num_layer指的是到底有基层循环层，这好理解，几层就应该有几个初始状态；
第二个num_directions指的是这个循环层是否是双向的（在构造函数中通过bidirectional参数指定哦），如果不是双向的，则取值为1，如果是双向的则取值为2；
第三个batch指的是每次数据的batch，和前面的batch保持一致即可；
最后一个hidden_size指的是循环层每一个节点内部的隐藏节点数，这个需要很好地理解循环神经网络的整个运算流程才行哦！
（2）输出结果
其实输出的结果和输入的是相匹配的，分别如下：
output, hn = rnn(input, h0) # 普通rnn output, hn = gru(input, h0) # gru output, (hn, cn) = lstm(input, (h0, c0)) # lstm
这里依然以lstm而言：
output的输出维度：(seq_len, batch, num_directions * hidden_size)，在上面的例子中，应该为（5,3,20），我们通过验证的确如此，需要注意的是，第一个维度是seq_len，也就是说每一个时间点的输出都是作为输出结果的，这和隐藏层是不一样的；
hn、cn的输出维度：为(num_layers * num_directions, batch, hidden_size)，在上面的例子中为（2,3,20），也得到了验证，我们发现这个跟序列长度seq_len是没有关系的，为什么呢，输出的状态仅仅是指的是最后一个循环层节点输出的状态。
如下图所示：
下面的例子是以普通的RNN来画的，所以只有一个状态h，没有状态c。
3、几个重要的属性理解
不管是RNN，GRU还是lstm，内部可学习的参数其实就是几个权值矩阵，包括了偏置矩阵，那怎么查看这些学习到的参数呢？就是通过这几个矩阵来实现的
（1）weight_ih_l[k]：这表示的是输入到隐藏层之间的权值矩阵，其中K表示的第几层循环层，
若K=0，表示的是最下面的输入层到第一个循环层之间的矩阵，维度为(hidden_size, input_size)，如果k>0则表示第一循环层到第二循环层、第二循环层到第三循环层，以此类推，之间的权值矩阵，形状为(hidden_size, num_directions * hidden_size)。
（2）weight_hh_l[k]: 表示的是循环层内部之间的权值矩阵，这里的K表示的第几层循环层，取值为0,1,2,3,4... ...。形状为(hidden_size, hidden_size)
注意：循环层的层数取值是从0开始，0代表第一个循环层，1代表第二个循环层，以此类推。
（3）bias_ih_l[k]: 第K个循环层的偏置项，表示的是输入到循环层之间的偏置，维度为 (hidden_size)
（4）bias_hh_l[k]:第K个循环层的偏置项，表示的是循环层到循环层内部之间的偏置，维度为 (hidden_size)。
# 首先导入RNN需要的相关模块
import torch
import torch.nn as nn
# 数据向量维数10, 隐藏元维度20, 2个RNN层串联(如果是1，可以省略，默认为1)
rnn = nn.RNN(10, 20, 2)
# 序列长度seq_len=5, batch_size=3, 数据向量维数=10
input = torch.randn(5, 3, 10)
# 初始化的隐藏元和记忆元,通常它们的维度是一样的
# 2个RNN层，batch_size=3,隐藏元维度20
h0 = torch.randn(2, 3, 20)
# 这里有2层RNN，output是最后一层RNN的每个词向量对应隐藏层的输出,其与层数无关，只与序列长度相关
# hn,cn是所有层最后一个隐藏元和记忆元的输出
output, hn = rnn(input, h0)
print(output.size(),hn.size()) # 分别是：torch.Size([5, 3, 20]) torch.Size([2, 3, 20])
# 查看一下那几个重要的属性：
print("------------输入--》隐藏------------------------------")
print(rnn.weight_ih_l0.size())
print(rnn.weight_ih_l1.size())
print(rnn.bias_ih_l0.size())
print(rnn.bias_ih_l1.size())
print("------------隐藏--》隐藏------------------------------")
print(rnn.weight_hh_l0.size())
print(rnn.weight_hh_l1.size())
print(rnn.bias_hh_l0.size())
print(rnn.bias_hh_l1.size())
'''输出结果为：
------------输入--》隐藏------------------------------
torch.Size([20, 10])
torch.Size([20, 20])
torch.Size([20])
torch.Size([20])
------------隐藏--》隐藏------------------------------
torch.Size([20, 20])
torch.Size([20, 20])
torch.Size([20])
torch.Size([20])
'''
通过上面的运算，发现结果和描述的是一模一样的。
以上为个人经验，希望能给大家一个参考，也希望大家多多支持hwidc。
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