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深刻理解PyTorch中RNN（循环神经网络）的output和hn

news 2025/9/23 7:46:13

零药引·简短代码

import torch
from torch import nn
# seq_len/vocal_size = 3, batch_size=50, input_dimension=10
inputs = torch.randn((3, 50, 10))drnn1 = nn.RNN(input_size=10, num_layers=4, hidden_size=20)
outputs1, hn3 = drnn1(inputs)print(outputs1.shape)  # 所有时间步上，最后一层的隐藏状态
print(hn3.shape)  # 最后一个时间步上，所有层的隐藏状态
print(outputs1[-1, 0, :])
print(hn3[-1, 0, :])

torch.Size([3, 50, 20])
torch.Size([4, 50, 20])
tensor([-0.2765,  0.4682, -0.0817, -0.2519, -0.1041,  0.0172,  0.2613, -0.0619,-0.2646,  0.0591,  0.1749, -0.1277,  0.3200, -0.3987, -0.2516,  0.1340,-0.3838,  0.2305, -0.2042, -0.2924], grad_fn=<SliceBackward0>)
tensor([-0.2765,  0.4682, -0.0817, -0.2519, -0.1041,  0.0172,  0.2613, -0.0619,-0.2646,  0.0591,  0.1749, -0.1277,  0.3200, -0.3987, -0.2516,  0.1340,-0.3838,  0.2305, -0.2042, -0.2924], grad_fn=<SliceBackward0>)

一深入理解

理解 outputs1 和 hn3 是理解 PyTorch 中 RNN（循环神经网络）的关键。用一个生动形象的比喻来理解它。

1.1 核心比喻：一场“接力赛跑”

想象一下，有一个非常特殊的接力赛跑团队，来处理你输入的数据。

跑道：代表你的输入序列。你的 inputs 形状是 (3, 50, 10)，其中 seq_len=3，所以这条跑道有 3 段（3个时间步）。
运动员：代表你的数据批次。batch_size=50，代表有50个赛道，所以同时有 50 个运动员 在各自的跑道上比赛。
每段跑道的任务：运动员在每一段跑道上，都会遇到一个 “信息牌”（输入数据 input_size=10），他需要读懂这个信息牌，然后决定怎么跑。
接力团队：代表你的 RNN 层。num_layers=4，意味着每个运动员都有一个 4 人 的专属接力团队。
每个接力队员的“大脑”：代表隐藏状态。hidden_size=20，意味着每个队员的“大脑”能处理和记忆 20 个 维度的信息。

1.2 比赛开始！

现在，我们让这 50 个运动员（batch）同时开始他们的 3 段跑道（序列）比赛。

1.2.1 `outputs1` - 每个运动员在每个跑道点的“即时状态报告”

outputs1 的形状是 (3, 50, 20)。

3 (seq_len): 代表跑道的 3 个检查点（或者说，3段跑道的终点）。
50 (batch_size): 代表 50 个运动员。
20 (hidden_size): 代表每个运动员在检查点时，他最后一棒接力队员的“大脑”状态。

形象理解：
outputs1 就像是一台高速摄像机，它记录下了 所有运动员 在 每一个检查点 冲线时的瞬间状态。

outputs1[0] (形状是 (50, 20))：这是 第1个检查点 的快照。它包含了 50个运动员 在跑完第1段后，他们各自的“第4棒”队员（因为是最深层）的“大脑”状态。
outputs1[1] (形状是 (50, 20))：这是 第2个检查点 的快照。包含了 50个运动员跑完第2段后的“第4棒”队员状态。
outputs1[2] (形状是 (50, 20))：这是 第3个检查点（终点） 的快照。包含了 50个运动员跑完全程后的“第4棒”队员状态。

一句话总结 outputs1：

“我需要知道每个时间步（每个检查点）的最终输出是什么？”
比如，在文本情感分析中，你想知道句子中每个词之后的情感倾向，outputs1 就能提供这个信息。它包含了整个序列的完整记忆。

1.2.2 `hn3` - 所有运动员比赛结束后，他们整个接力团队的“最终状态报告”

hn3 的形状是 (4, 50, 20)。

4 (num_layers): 代表每个运动员的 4 人接力团队。
50 (batch_size): 代表 50 个运动员。
20 (hidden_size): 代表每个接力队员的“大脑”状态。
形象理解：
hn3 就像是比赛结束后，组委会收集的 所有运动员的完整团队报告。
hn3[0] (形状是 (50, 20))：这是 所有运动员的“第1棒”队员 在完成自己全部任务（跑完3段）后的最终“大脑”状态。
hn3[1] (形状是 (50, 20))：这是 所有运动员的“第2棒”队员 的最终“大脑”状态。
hn3[2] (形状是 (50, 20))：这是 所有运动员的“第3棒”队员 的最终“大脑”状态。
hn3[3] (形状是 (50, 20))：这是 所有运动员的“第4棒”队员 的最终“大脑”状态。

关键点： hn3 只记录了最后时刻（第3个时间步）的状态。它不关心第1、第2个时间步发生了什么，它只关心整个接力赛跑结束后，每个团队里每个人的最终状态。

一句话总结 hn3：

“我处理完整个序列后，最终的、浓缩的记忆是什么？”
比如，在文本分类中，你读完整句话后，只需要一个最终的情感判断（积极/消极）。hn3，特别是它的最后一层 hn3[-1]，就非常适合作为这个最终判断的依据。它代表了处理完所有信息后的最终沉淀。

1.3 两者关系和验证

现在，来看一个非常重要的关系，这能让你彻底明白它们之间的联系。

outputs1 记录了每个时间点的最后一层的输出。

hn3 记录了最后一个时间点的所有层的输出。

那么，outputs1 的最后一个时间点的数据，和 hn3 的最后一层的数据，是不是同一个东西？是的！

用代码验证一下：

import torch
from torch import nn
# 你的原始代码
inputs = torch.randn((3, 50, 10))
drnn1 = nn.RNN(input_size=10, num_layers=4, hidden_size=20)
outputs1, hn3 = drnn1(inputs)
# --- 验证环节 ---
# 1. 取出 outputs1 的最后一个时间步 (第2个索引) 的所有数据
# outputs1[-1] 的形状是 (50, 20)
last_output_from_outputs1 = outputs1[-1]
# 2. 取出 hn3 的最后一层 (第3个索引) 的所有数据
# hn3[-1] 的形状是 (50, 20)
last_layer_from_hn3 = hn3[-1]
# 3. 比较这两个张量是否完全相等
# torch.allclose() 是一个安全的方法，比较浮点数是否在误差范围内相等
are_they_equal = torch.allclose(last_output_from_outputs1, last_layer_from_hn3)
print(f"outputs1 的形状: {outputs1.shape}")
print(f"hn3 的形状: {hn3.shape}")
print("-" * 30)
print(f"outputs1[-1] (最后一个时间步的输出) 的形状: {last_output_from_outputs1.shape}")
print(f"hn3[-1] (最后一层的隐藏状态) 的形状: {last_layer_from_hn3.shape}")
print("-" * 30)
print(f"这两个张量是否相等? {are_they_equal}")

运行结果：

outputs1 的形状: torch.Size([3, 50, 20])
hn3 的形状: torch.Size([4, 50, 20])
------------------------------
outputs1[-1] (最后一个时间步的输出) 的形状: torch.Size([50, 20])
hn3[-1] (最后一层的隐藏状态) 的形状: torch.Size([50, 20])
------------------------------
这两个张量是否相等? True

结果解读：
True 这个结果完美地印证了我们的比喻：

在比赛结束的那一刻（最后一个时间步），摄影师拍下的“最后一棒队员冲线照片”（outputs1[-1]），和组委会收到的“团队报告中关于最后一棒队员的描述”（hn3[-1]），是同一个东西。

1.4 总结表格

特性	`outputs1`	`hn3`
比喻	即时状态报告 (每个检查点的快照)	最终状态报告 (赛后团队总结)
关注点	时间维度 (序列中的每一步)	层次维度 (网络中的每一层)
形状	`(seq_len, batch_size, hidden_size)`	`(num_layers, batch_size, hidden_size)`
包含信息	所有时间步上，最后一层的隐藏状态	最后一个时间步上，所有层的隐藏状态
典型用途	序列标注 (如词性标注)、语音识别 (需要每个时间步的输出)	序列分类 (如情感分析)、只关心最终结果的场景
关键关系	`outputs1[-1]` 等于 `hn3[-1]`	`hn3[-1]` 等于 `outputs1[-1]`

二 RNN中 `outputs1` 与 `hn3` 可视化理解图 (ASCII版)

再次以“接力赛跑”为喻，用字符画来描绘整个过程。

2.1 整体流程概览

想象一下，我们有50条并行的跑道（代表50个batch）。我们只看其中一条跑道的情况，因为其他49条是完全一样的。

+-------------------+     +-------------------+     +-------------------+
|  Time Step 1      |     |  Time Step 2      |     |  Time Step 3      |
|  (第一棒)          |    |  (第二棒)          |      |  (第三棒)         |
|                   |     |                   |     |                   |
|  Input: (10,)     |     |  Input: (10,)     |     |  Input: (10,)     |
|      (第一段数据)  |     |      (第二段数据)  |     |      (第三段数据)  |
|         |         |     |         |         |     |         |         |
|         v         |     |         v         |     |         v         |
|  +-------------+  |     |  +-------------+  |     |  +-------------+  |
|  |  Layer 1    |  |---->|  |  Layer 1    |  |---->|  |  Layer 1    |  |
|  |  (h_11)     |  |     |  |  (h_21)     |  |     |  |  (h_31)     |  |
|  +-------------+  |     |  +-------------+  |     |  +-------------+  |
|         |         |     |         |         |     |         |         |
|         v         |     |         v         |     |         v         |
|  +-------------+  |     |  +-------------+  |     |  +-------------+  |
|  |  Layer 2    |  |---->|  |  Layer 2    |  |---->|  |  Layer 2    |  |
|  |  (h_12)     |  |     |  |  (h_22)     |  |     |  |  (h_32)     |  |
|  +-------------+  |     |  +-------------+  |     |  +-------------+  |
|         |         |     |         |         |     |         |         |
|         v         |     |         v         |     |         v         |
|  +-------------+  |     |  +-------------+  |     |  +-------------+  |
|  |  Layer 3    |  |---->|  |  Layer 3    |  |---->|  |  Layer 3    |  |
|  |  (h_13)     |  |     |  |  (h_23)     |  |     |  |  (h_33)     |  |
|  +-------------+  |     |  +-------------+  |     |  +-------------+  |
|         |         |     |         |         |     |         |         |
|         v         |     |         v         |     |         v         |
|  +-------------+  |     |  +-------------+  |     |  +-------------+  |
|  |  Layer 4    |  |---->|  |  Layer 4    |  |---->|  |  Layer 4    |  |
|  |  (h_14)     |  |     |  |  (h_24)     |  |     |  |  (h_34)     |  | <----+
|  +-------------+  |     |  +-------------+  |     |  +-------------+  |      |
+-------------------+     +-------------------+     +-------------------+      |^                         ^                         ^                    ||                         |                          |                   ||  (初始隐藏 状态)          |                          |                   |+-------------------------+-------------------------+--------------------+|| (hn3 的来源)v

图解:

横轴是时间: 从左到右，代表你的输入序列的3个时间步。
纵轴是网络层: 每个时间步内部，数据从下往上流经4个网络层。
箭头 --->: 代表信息的传递。横向箭头是同一层在不同时间步之间的传递（接力赛中的“交接棒”），纵向箭头是同一时间步内不同层之间的传递。
h_ij: 代表第 i 个时间步，第 j 个层的隐藏状态。例如，h_23 就是第2个时间步，第3个层的输出。

2.2 `outputs1` 是什么？(沿途的终点线摄影)

outputs1 就像是在每一棒的终点线都架设了一台高速摄像机，只拍摄最后一棒运动员（Layer 4）冲线时的照片。

+-------------------+     +-------------------+     +-------------------+
|  Time Step 1      |     |  Time Step 2      |     |  Time Step 3      |
|                   |     |                   |     |                   |
|  ... (Layers 1-3) |     |  ... (Layers 1-3) |     |  ... (Layers 1-3) |
|         |         |     |         |         |     |         |         |
|         v         |     |         v         |     |         v         |
|  +-------------+  |     |  +-------------+  |     |  +-------------+  |
|  |  Layer 4    |  |     |  |  Layer 4    |  |     |  |  Layer 4    |  |
|  |  (h_14)     |  |     |  |  (h_24)     |  |     |  |  (h_34)     |  |
|  +-------------+  |     |  +-------------+  |     |  +-------------+  |
|         |         |     |         |         |     |         |         |
|         v         |     |         v         |     |         v         |
|      [ Photo 1 ]  |     |    [ Photo 2 ]    |     |  [ Photo 3 ]      |
|      (h_14 的快照) |     |    (h_24 的快照)   |     |   (h_34 的快照)    |
+-------------------+     +-------------------+     +-------------------+|                         |                         ||-------------------------+-------------------------||v+---------------------------------------+|        outputs1 (相册)                 ||  形状:  (3, 50, 20)                    ||  内容: [Photo1, Photo2, Photo3]        ||        [h_14,   h_24,   h_34]         |+---------------------------------------+

outputs1 总结:

内容: 它收集了 所有时间步 的 最后一层 的隐藏状态。
形状 (3, 50, 20):
- 3: 对应3个时间步（3张照片）。
- 50: 对应50个batch（50个运动员，每人一本相册）。
- 20: 对应隐藏层大小（每张照片有20个维度的信息）。
用途: 当你需要序列中每一步的输出时，比如给每个词标注词性，或者在语音识别中识别每一帧的声音。

2.3 `hn3` 是什么？(比赛结束后的团队总结报告)

hn3 就像比赛结束后，教练员记录的最终总结报告。这份报告记录了最后一棒冲线时，所有4名队员（所有层）的最终状态。

+-------------------+     +-------------------+     +-------------------+
|  Time Step 1      |     |  Time Step 2      |     |  Time Step 3      |
|                   |     |                   |     |                   |
|  ... (Layers 1-3) |     |  ... (Layers 1-3) |     |  ... (Layers 1-3) |
|         |         |     |         |         |     |         |         |
|         v         |     |         v         |     |         v         |
|  +-------------+  |     |  +-------------+  |     |  +-------------+  |
|  |  Layer 1    |  |     |  |  Layer 1    |  |     |  |  Layer 1    |  | --+
|  |  (h_11)     |  |     |  |  (h_21)     |  |     |  |  (h_31)     |  |   |
|  +-------------+  |     |  +-------------+  |     |  +-------------+  |   |
|         |         |     |         |         |     |         |         |   |
|         v         |     |         v         |     |         v         |   |
|  +-------------+  |     |  +-------------+  |     |  +-------------+  |   |
|  |  Layer 2    |  |     |  |  Layer 2    |  |     |  |  Layer 2    |  | --+
|  |  (h_12)     |  |     |  |  (h_22)     |  |     |  |  (h_32)     |  |   |
|  +-------------+  |     |  +-------------+  |     |  +-------------+  |   |
|         |         |     |         |         |     |         |         |   |
|         v         |     |         v         |     |         v         |   |
|  +-------------+  |     |  +-------------+  |     |  +-------------+  |   |
|  |  Layer 3    |  |     |  |  Layer 3    |  |     |  |  Layer 3    |  | --+
|  |  (h_13)     |  |     |  |  (h_23)     |  |     |  |  (h_33)     |  |   |
|  +-------------+  |     |  +-------------+  |     |  +-------------+  |   |
|         |         |     |         |         |     |         |         |   |
|         v         |     |         v         |     |         v         |   |
|  +-------------+  |     |  +-------------+  |     |  +-------------+  | --+
|  |  Layer 4    |  |     |  |  Layer 4    |  |     |  |  Layer 4    |  |
|  |  (h_14)     |  |     |  |  (h_24)     |  |     |  |  (h_34)     |  |
|  +-------------+  |     |  +-------------+  |     |  +-------------+  |
+-------------------+     +-------------------+     +-------------------+|| (比赛结束，收集所有队员状态)v+------------------------------------------+|           hn3 (总结报告)                  ||  形状:  (4, 50, 20)                       ||  内容: [ Layer1, Layer2, Layer3, Layer4]  ||       [  h_31,   h_32,   h_33,   h_34]    |+-------------------------------------------+

hn3 总结:

内容: 它收集了 最后一个时间步 的 所有层 的隐藏状态。
形状 (4, 50, 20):
- 4: 对应4个网络层（报告里有4名队员的总结）。
- 50: 对应50个batch（50个运动员，每人一份报告）。
- 20: 对应隐藏层大小（每个队员的状态有20个维度）。
用途: 当你只关心整个序列的最终结果时，比如判断一段话的整体情感，或者将一整句话翻译成一个概括性的词。

2.4 核心交汇点 (最重要的关系)

现在，我们把上面两个图的关键部分合在一起看：

      (来自 outputs1 的收集)|v
+-------------------+
|  Time Step 3      |
|                   |
|  ... (Layers 1-3) |
|         |         |
|         v         |
|  +-------------+  |
|  |  Layer 4    |  | <------------------------------------+
|  |  (h_34)     |  |                                     |
|  +-------------+  |                                     |
+-------------------+                                     ||                                                   || (来自 hn3 的收集)                                  |v                                                  |
+---------------------------------------+                |
|           hn3 (总结报告)               |                |
|  形状:  (4, 50, 20)                   |                 |
|  内容: [ h_31, h_32, h_33, h_34 ]     |                 |
+---------------------------------------+                |^                                                  ||                                                  |+--------------------------------------------------+|outputs1[-1]  是  h_34hn3[-1]      也是  h_34所以 outputs1[-1] == hn3[-1]

核心关系总结:

outputs1 的最后一个元素 (outputs1[-1])，就是 Time Step 3 的 Layer 4 的输出 h_34。
hn3 的最后一个元素 (hn3[-1])，也是 Time Step 3 的 Layer 4 的输出 h_34。
它们指向的是完全同一个数据！就像一个运动员冲线的瞬间，既被终点摄像机拍下（成为outputs1的一部分），也被记录在团队的最终报告里（成为hn3的一部分）。