每天五分钟深度学习框架pytorch:搭建LSTM完成手写字体识别任务？

本文重点

前面我们学习了LSTM的搭建，我们也学习过很多卷积神经网络关于手写字体的识别，本文我们使用LSTM来完成手写字体的识别。

网络模型的搭建

class RNN(nn.Module):
 def __init__(self,in_dim,hidden_dim,n_layer,n_class):
 super(RNN,self).__init__()
 self.n_layer=n_layer
 self.hidden_dim=hidden_dim
 self.lstm=nn.LSTM(in_dim,hidden_dim,n_layer)
 self.classifier=nn.Linear(hidden_dim,n_class)

 def forward(self,x):
 out,_ =self.lstm(x)
 out =out[-1,:,:]
 out =self.classifier(out)
 return out

代码解析：

搭建了一个循环神经网络，然后循环神经网络会有两个输出，然后我们使用out输出，这个out输出是所有时间步的的最后一层的输出，它的维度为[时间步数,batch,词维度]ÿ