Pytorch 使用Pyrotch RNN生成序列

我在pytorch讨论论坛上也问过这个问题（），但我想我会在这里问，以防它得到更多的关注

我使用pytorch的

nn.RNN（）

模块训练了一个模型，方法是将一批序列（不同的

seq_len

）送入该模型，并在该批序列长度不同时适当填充

我现在尝试使用经过训练的RNN模型生成序列。我制作了一个长度为1的序列，其中包含我的

GO\u令牌的索引

，并将其馈送给我的训练有素的RNN。不幸的是，我得到的都是0。以前有人这样做过吗

一些代码有助于：

class Model(nn.Module):

    def __init__(self,  
                 inputs_vocab_size,
                 embedding_dim,
                 out_units=128, 
                 hidden_size=128,
                 nlayers=1,
                 num_directions=1,
                 dropout=0.1):

        super(Model, self).__init__()

        ...

        self.encoder = nn.Embedding(inputs_vocab_size, embedding_dim).cuda()
        self.rnn = nn.RNN(embedding_dim, hidden_size, nlayers, dropout=0.5)
        self.decoder = nn.Linear(hidden_size * num_directions, inputs_vocab_size)

        ...

---

有什么想法吗？

没有足够的信息来回答这个问题。有关seq2seq，请参阅以下网址中的一些简化代码。