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PyTorchでの双方向LSTM出力の質問

こんにちは、BI-LSTMモジュールの出力から正しい結果を収集する方法について質問があります。

隠しユニットが100個ある単層LSTMモジュールに10長のシーケンスが供給されているとします。

lstm = nn.LSTM(5, 100, 1, bidirectional=True)

outputは次のような形になります：

[10 (seq_length), 1 (batch),  200 (num_directions * hidden_size)]
# or according to the doc, can be viewed as
[10 (seq_length), 1 (batch),  2 (num_directions), 100 (hidden_size)]

3番目（1インデックス）の入力の出力を両方向（2つの100 dimベクトル）で取得したい場合、どうすれば正しく実行できますか？

知っている output[2, 0]は200 dimのベクトルを与えます。 この200 dimベクトルは両方向の3番目の入力の出力を表しますか？

気になるのは、逆送りを行うと、3番目（1インデックス）の出力ベクトルが8番目（1インデックス）の入力から計算されるということです。

Pytorchは自動的にこれを処理し、方向を考慮して出力をグループ化しますか？

ありがとう！

machine-learningneural-networkdeep-learninglstmpytorch
9
ZH LIU

BiLSTMを使用する場合、方向の非表示状態は連結されます（中央の後の2番目の部分は、逆の順序でフィードするための非表示状態です）。
そのため、途中で分割しても問題ありません。

整形が右から左の次元に機能するため、2つの方向を分離する際に問題はありません。

ここに小さな例があります：

# so these are your original hidden states for each direction
# in this case hidden size is 5, but this works for any size
direction_one_out = torch.tensor(range(5))
direction_two_out = torch.tensor(list(reversed(range(5))))
print('Direction one:')
print(direction_one_out)
print('Direction two:')
print(direction_two_out)

# before outputting they will be concatinated 
# I'm adding here batch dimension and sequence length, in this case seq length is 1
hidden = torch.cat((direction_one_out, direction_two_out), dim=0).view(1, 1, -1)
print('\nYour hidden output:')
print(hidden, hidden.shape)

# trivial case, reshaping for one hidden state
hidden_reshaped = hidden.view(1, 1, 2, -1)
print('\nReshaped:')
print(hidden_reshaped, hidden_reshaped.shape)

# This works as well for abitrary sequence lengths as you can see here
# I've set sequence length here to 5, but this will work for any other value as well
print('\nThis also works for more multiple hidden states in a tensor:')
multi_hidden = hidden.expand(5, 1, 10)
print(multi_hidden, multi_hidden.shape)
print('Directions can be split up just like this:')
multi_hidden = multi_hidden.view(5, 1, 2, 5)
print(multi_hidden, multi_hidden.shape)

出力：

Direction one:
tensor([0, 1, 2, 3, 4])
Direction two:
tensor([4, 3, 2, 1, 0])

Your hidden output:
tensor([[[0, 1, 2, 3, 4, 4, 3, 2, 1, 0]]]) torch.Size([1, 1, 10])

Reshaped:
tensor([[[[0, 1, 2, 3, 4],
          [4, 3, 2, 1, 0]]]]) torch.Size([1, 1, 2, 5])

This also works for more multiple hidden states in a tensor:
tensor([[[0, 1, 2, 3, 4, 4, 3, 2, 1, 0]],

        [[0, 1, 2, 3, 4, 4, 3, 2, 1, 0]],

        [[0, 1, 2, 3, 4, 4, 3, 2, 1, 0]],

        [[0, 1, 2, 3, 4, 4, 3, 2, 1, 0]],

        [[0, 1, 2, 3, 4, 4, 3, 2, 1, 0]]]) torch.Size([5, 1, 10])
Directions can be split up just like this:
tensor([[[[0, 1, 2, 3, 4],
          [4, 3, 2, 1, 0]]],


        [[[0, 1, 2, 3, 4],
          [4, 3, 2, 1, 0]]],


        [[[0, 1, 2, 3, 4],
          [4, 3, 2, 1, 0]]],


        [[[0, 1, 2, 3, 4],
          [4, 3, 2, 1, 0]]],


        [[[0, 1, 2, 3, 4],
          [4, 3, 2, 1, 0]]]]) torch.Size([5, 1, 2, 5])

これがお役に立てば幸いです！ ：）

0
blue-phoenox

私はoutput [2、0]が200-dimベクトルを与えることを知っています。この200 dimベクトルは、両方向の3番目の入力の出力を表しますか？

答えは[〜＃〜] yes [〜＃〜]です。

LSTMモジュール出力のoutputテンソルは、入力シーケンスの対​​応する位置での前方LSTM出力と後方LSTM出力の連結です。そしてh_nテンソルは、最後のタイムスタンプでの出力です。これは、前方LSTMのlsatトークンの出力ですが、後方LSTMの最初のトークンです。

In [1]: import torch
   ...: lstm = torch.nn.LSTM(input_size=5, hidden_size=3, bidirectional=True)
   ...: seq_len, batch, input_size, num_directions = 3, 1, 5, 2
   ...: in_data = torch.randint(10, (seq_len, batch, input_size))
   ...: output, (h_n, c_n) = lstm(in_data)
   ...: 

In [2]: # output of shape (seq_len, batch, num_directions * hidden_size)
   ...: 
   ...: print(output)
   ...: 
tensor([[[ 0.0379,  0.0169,  0.2539,  0.2547,  0.0456, -0.1274]],

        [[ 0.7753,  0.0862, -0.0001,  0.3897,  0.0688, -0.0002]],

        [[ 0.7120,  0.2965, -0.3405,  0.0946,  0.0360, -0.0519]]],
       grad_fn=<CatBackward>)

In [3]: # h_n of shape (num_layers * num_directions, batch, hidden_size)
   ...: 
   ...: print(h_n)
   ...: 
tensor([[[ 0.7120,  0.2965, -0.3405]],

        [[ 0.2547,  0.0456, -0.1274]]], grad_fn=<ViewBackward>)

In [4]: output = output.view(seq_len, batch, num_directions, lstm.hidden_size)
   ...: print(output[-1, 0, 0])  # forward LSTM output of last token
   ...: print(output[0, 0, 1])  # backward LSTM output of first token
   ...: 
tensor([ 0.7120,  0.2965, -0.3405], grad_fn=<SelectBackward>)
tensor([ 0.2547,  0.0456, -0.1274], grad_fn=<SelectBackward>)

In [5]: h_n = h_n.view(lstm.num_layers, num_directions, batch, lstm.hidden_size)
   ...: print(h_n[0, 0, 0])  # h_n of forward LSTM
   ...: print(h_n[0, 1, 0])  # h_n of backward LSTM
   ...: 
tensor([ 0.7120,  0.2965, -0.3405], grad_fn=<SelectBackward>)
tensor([ 0.2547,  0.0456, -0.1274], grad_fn=<SelectBackward>)
0
dd.