关于Torch里面的RNNCell中的Hidden_Size的一些问题。

Question

注意到RNNCell的Hidden层的shape可以和input的shape不一样，想知道他内部是如何将Hidden和input加到一起的？RNN不是只能"n to n"吗？

Answer 1

不知道你这个问题是否已经解决, 如果还没有解决的话:

• 以下回答来自chatgpt: 首先，RNN是指循环神经网络，通常被用作处理序列数据的模型。可以输入任意长度的序列数据，输出相应的预测结果。 在Torch中，RNNCell是RNN的基本单元，它可以处理一个时间步的输入，并输出相应的隐藏状态。RNNCell中的Hidden_Size是指隐藏状态向量的维度，它通常是一个固定的值，表示隐藏状态的大小。 对于RNNCell的输入，它通常是由两部分组成：上一个时间步的隐藏状态和当前时间步的输入。这两部分可以拼接在一起，维度为[batch_size, input_size+hidden_size]。其中input_size指输入向量的大小。 下面是一个简单的代码示例，展示如何使用RNNCell： ```python import torch from torch import nn batch_size = 4 input_size = 10 hidden_size = 20 # 创建一个RNNCell，输入维度为input_size，隐藏状态大小为hidden_size rnn_cell = nn.RNNCell(input_size, hidden_size) # 创建一些随机的输入和隐藏状态 input_data = torch.randn(batch_size, input_size) hidden_state = torch.randn(batch_size, hidden_size) # 调用RNNCell进行前向传播 new_hidden_state = rnn_cell(input_data, hidden_state) print("输入数据大小：", input_data.shape) print("旧的隐藏状态大小：", hidden_state.shape) print("新的隐藏状态大小：", new_hidden_state.shape) ``` 输出结果为： ``` 输入数据大小： torch.Size([4, 10]) 旧的隐藏状态大小： torch.Size([4, 20]) 新的隐藏状态大小： torch.Size([4, 20]) ``` 可以看到，输入数据的维度是[batch_size, input_size]，隐藏状态的维度是[batch_size, hidden_size]。在RNNCell中，它们会被拼接在一起，形成一个大小为[batch_size, input_size+hidden_size]的向量，然后通过一个全连接层进行计算，得到新的隐藏状态。 至于你提到的问题：RNN不是只能进行"n to n"的运算吗？其实并不完全正确。虽然RNN可以处理任意长度的序列数据，但最终的输出结果通常只有一组，也就是一个“n to 1”的运算。如果需要同时输出多组预测结果，可以使用多个RNNCell或者一些其他的技术来实现。但在每个时间步中，RNNCell仍然是一个“1 to 1”的运算。

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