pytorch 中LSTM模型获取最后一层的输出结果，单向或双向
单向LSTM
import torch.nn as nn
import torch
seq_len = 20
batch_size = 64
embedding_dim = 100
num_embeddings = 300
hidden_size = 128
number_layer = 3
input = torch.randint(low=0,high=256,size=[batch_size,seq_len]) #[64,20]
embedding = nn.Embedding(num_embeddings,embedding_dim)
input_embeded = embeddin
文件下载
评论信息
其他资源
- 音乐播放器verilog代码
- 基于JAVA的订餐管理系统的设计与实现毕业论文完整版
- 六自由度平台
- 基于Linux的多人聊天程序
- PHP版网上书店网站系统正式版
- RealityCapture1.0.3
- webRTC多人视频会议室(修正)
- 2017年大学生数学建模A题CT系统标定成像论文
- oreilly_intermediate_sql_for_data：O'Reilly在线培训“用于数据分析的中间SQL”的资源-源码
- [64M]RT-AC54U_3.4.3.9-099.trx
- FTP协议命令.txt
- Navicat_Premium15.0.22_for_macw.dmg
- 文字取模软件
- opencv4.0.1+contrib+vs2017_x64
- matlab开发-kmvcreditriskmodel违约风险概率
- 纯js房地产等额本息等额本金计算器
- 锁相环频率合成器 pdf版
- 基于Maven的SpringMVC整合UEditor实例，可单独配置上传路径
- 自定义锁屏
- 响应式布局 图片上下轮播
- Eclipse 插件开发 学习笔记 源代码
免责申明
【只为小站】的资源来自网友分享，仅供学习研究，请务必在下载后24小时内给予删除，不得用于其他任何用途，否则后果自负。基于互联网的特殊性，【只为小站】 无法对用户传输的作品、信息、内容的权属或合法性、合规性、真实性、科学性、完整权、有效性等进行实质审查；无论 【只为小站】 经营者是否已进行审查，用户均应自行承担因其传输的作品、信息、内容而可能或已经产生的侵权或权属纠纷等法律责任。
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明
本站所有资源不代表本站的观点或立场，基于网友分享，根据中国法律《信息网络传播权保护条例》第二十二条之规定，若资源存在侵权或相关问题请联系本站客服人员，zhiweidada#qq.com，请把#换成@，本站将给予最大的支持与配合，做到及时反馈和处理。关于更多版权及免责申明参见 版权及免责申明