标签：False batch shape output input Size True size

rnn = nn.RNN(input_size=4,hidden_size=3,num_layers=2,batch_first=True)
input = torch.randn(1,5,4)
output , h_n = rnn(input)
print(output.shape) 
print(h_n.shape)

输出结果:

#output

tensor([[[-0.4026, -0.2417, -0.1307],
             [-0.0122, 0.4269, -0.7256],
             [ 0.2228, 0.7731, -0.9092],
             [-0.3735, 0.4446, -0.6930],
             [-0.1539, 0.5937, -0.8616]]], grad_fn=<TransposeBackward1>)

#h_n
tensor([[[-0.5664, 0.0416, -0.9316]],
             [[-0.1539, 0.5937, -0.8616]]], grad_fn=<StackBackward0>)

input.Size([1, 5, 4])
output.Size([1, 5, 3])
h_n.Size([2, 1, 3])

seq_len = 1 num_layers = 2 hidden_size = 3 input_size = 4  batch_size = 5

当batch_first = False

rnn = nn.RNN(input_size=4,hidden_size=3,num_layers=2,batch_first=False)
input = torch.randn(1,5,4)
output , h_n = rnn(input)
print(output.shape)
print(h_n.shape)

输出结果：
input.Size([1, 5, 3])
output.Size([1, 5, 3])
h_n.Size([2, 5, 3])

seq_len = 1  num_layers = 2 hidden_size = 3  input_size = 4 batch_size = 5

#output
tensor([[[-0.6884,  0.0477, -0.3248],
         [-0.5575, -0.0757, -0.4916],
         [-0.6645,  0.2197, -0.4582],
         [-0.6820,  0.1047, -0.4033],
         [-0.6624,  0.0487, -0.3798]]], grad_fn=<StackBackward0>)
#h_n
tensor([[[ 0.4404, -0.4511,  0.2594],
         [ 0.8487,  0.3987,  0.2429],
         [ 0.0287, -0.7793, -0.4574],
         [-0.4603, -0.7794,  0.4563],
         [ 0.4304, -0.3424,  0.1715]],

        [[-0.6884,  0.0477, -0.3248],
         [-0.5575, -0.0757, -0.4916],
         [-0.6645,  0.2197, -0.4582],
         [-0.6820,  0.1047, -0.4033],
         [-0.6624,  0.0487, -0.3798]]], grad_fn=<StackBackward0>)

标签：False,batch,shape,output,input,Size,True,size
来源： https://www.cnblogs.com/conpi/p/16188684.html

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