实例介绍
LSTM入门学习,正弦波序列预测
for i, input_t in enumerate(input.chunk(input.size(1), dim=1)):
h_t, c_t = self.lstm1(input_t, (h_t, c_t))
h_t2, c_t2 = self.lstm2(h_t, (h_t2, c_t2))
output = self.linear(h_t2) # output.shape:[batch,1]
outputs = [output] # outputs.shape:[[batch,1],...[batch,1]], list composed of n [batch,1],
for i in range(future): # if we should predict the future
h_t, c_t = self.lstm1(output, (h_t, c_t))
h_t2, c_t2 = self.lstm2(h_t, (h_t2, c_t2))
output = self.linear(h_t2) # output.shape:[batch,1]
outputs = [output] # outputs.shape:[[batch,1],...[batch,1]], list composed of n [batch,1],
outputs = torch.stack(outputs, 1).squeeze(2) # shape after stack:[batch, n, 1], shape after squeeze: [batch,n]
return outputs
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