为了解决传统RNN无法长时依赖问题，RNN的两个变体LSTM和GRU被引入。

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LSTM

Long Short Term Memory，称为长短期记忆网络，意思就是长的短时记忆，其解决的仍然是短时记忆问题，这种短时记忆比较长，能一定程度上解决长时依赖。

上图为LSTM的抽象结构，LSTM由3个门来控制，分别是输入门、遗忘门和输出门。输入门控制网络的输入，遗忘门控制着记忆单元，输出门控制着网络的输出。最为重要的就是遗忘门，可以决定哪些记忆被保留，由于遗忘门的作用，使得LSTM具有长时记忆的功能。对于给定的任务，遗忘门能够自主学习保留多少之前的记忆，网络能够自主学习。

具体看LSTM单元的内部结构：

在每篇文章中，作者都会使用和标准LSTM稍微不同的版本，针对特定的任务，特定的网络结构往往表现更好。

GRU

上述的过程的线性变换没有使用偏置。隐藏状态参数不再是标准RNN的4倍，而是3倍，也就是GRU的参数要比LSTM的参数量要少，但是性能差不多。

Pytorch

在Pytorch中使用nn.LSTM()可调用，参数和RNN的参数相同。具体介绍LSTM的输入和输出：

输入： input, (h_0, c_0)

input：输入数据with维度(seq_len,batch,input_size)

h_0:维度为(num_layers*num_directions,batch,hidden_size),在batch中的

初始的隐藏状态.

c_0:初始的单元状态，维度与h_0相同

输出：output, (h_n, c_n)

output：维度为(seq_len, batch, num_directions * hidden_size)。

h_n：最后时刻的输出隐藏状态，维度为 (num_layers * num_directions, batch, hidden_size)

c_n:最后时刻的输出单元状态，维度与h_n相同。

LSTM的变量：

以MNIST分类为例实现LSTM分类

MNIST图片大小为28×28，可以将每张图片看做是长为28的序列，序列中每个元素的特征维度为28。将最后输出的隐藏状态 作为抽象的隐藏特征输入到全连接层进行分类。最后输出的

导入头文件：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision
from torchvision import transforms

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当前标题：Pytorch实现LSTM和GRU示例-创新互联
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