Deep learning 如何按顺序组合双向PyTorch LSTM_Deep Learning_Nlp_Pytorch_Lstm_Recurrent Neural Network

Deep learning 如何按顺序组合双向PyTorch LSTM

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Deep learning 如何按顺序组合双向PyTorch LSTM,deep-learning,nlp,pytorch,lstm,recurrent-neural-network,Deep Learning,Nlp,Pytorch,Lstm,Recurrent Neural Network,PyTorch LSTM类包含一个num_layers参数，用于堆叠顺序LSTM。我想知道如何做这个外部的论点。如中所示，我使用num_layers=1初始化了几个双向LSTM，并希望按顺序将数据放入其中假设LSTM的输入为[10,16,64]形，其中10是序列长度，16是批次大小，64是输入的维度。当这被传递到双向LSTM时，输出变成[10,16,128]，也可以被视为[10,16,2,64]，其中2来自输入的每个双向传递由于到LSTM的输入是相同的，无论它是否是双向的（seq_len，b

PyTorch LSTM类包含一个num_layers参数，用于堆叠顺序LSTM。我想知道如何做这个外部的论点。如中所示，我使用num_layers=1初始化了几个双向LSTM，并希望按顺序将数据放入其中

假设LSTM的输入为[10,16,64]形，其中10是序列长度，16是批次大小，64是输入的维度。当这被传递到双向LSTM时，输出变成[10,16,128]，也可以被视为[10,16,2,64]，其中2来自输入的每个双向传递

由于到LSTM的输入是相同的，无论它是否是双向的（seq_len，batch，input_size），我应该如何将双向输出从第一个LSTM传递到第二个LSTM？到目前为止，我只是将整个（10、16、128）输出传递到下一个LSTM，并让每个方向的工作流从上一个LSTM的两个方向访问整个128向量。

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