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]
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