文章目录
- nn.LSTM 的基本介绍
- LSTM 的工作原理
- nn.LSTM 的源码解析
- 查看源码的方法
- nn.LSTM 核心源码（简化版）
- 细节和实现
在 PyTorch 中，
nn.LSTM 是实现长短期记忆（Long Short-Term Memory, LSTM）网络的一个类，广泛用于处理和预测
序列数据的任务。LSTM 是一种特殊类型的
循环神经网络（RNN），能够学习
长期依赖信息，这一点在普通的 RNN 中是很难做到的。
nn.LSTM 的基本介绍
nn.LSTM 对象在 PyTorch 中负责创建一个 LSTM 层。它的参数主要包括：
input_size：输入特征的维度。hidden_size：LSTM 隐藏层的维度。num_layers：堆叠的 LSTM 层的数量（默认为1层）。bias：是否使用偏置（默认为True）。batch_first：输入和输出的维度顺序是否为 (batch, seq, feature)（默认为False，即 (seq, batch, feature)）。dropout：如果大于0，则除了最后一层外，其他层后会添加一个dropout层。bidirectional：是否使用双向LSTM（默认为False）。
LSTM 的工作原理
LSTM 通过以下几个关键的门控机制来更新和维护其状态：
- 遗忘门（Forget Gate）：决定哪些信息应该被
丢弃或保留。 - 输入门（Input Gate）：决定哪些
新信息是有用的，应该被添加到细胞状态中。 - 输出门（Output Gate）：决定下一个
隐藏状态应该包含哪些信息。
nn.LSTM 的源码解析
查看源码的方法
- 你可以在 GitHub 上的 PyTorch 仓库查看
nn.LSTM的实现，文件通常位于torch/nn/modules/rnn.py。 - 也可以在本地通过Python环境查看，例如：
import torch.nn as nn print(nn.LSTM.__file__)
nn.LSTM 核心源码（简化版）
这是一个简化的 nn.LSTM 类的实现：
class LSTM(RNNBase):def __init__(self, *args, **kwargs):super(LSTM, self).__init__('LSTM', *args, **kwargs)def forward(self, input, hx=None): # 输入和初始隐藏状态self.check_forward_input(input)if hx is None:zeros = torch.zeros(self.num_layers * self.num_directions,self.batch_size, self.hidden_size,dtype=input.dtype, device=input.device)hx = (zeros, zeros)self.check_forward_hidden(input, hx[0], '[0]')self.check_forward_hidden(input, hx[1], '[1]')return _VF.lstm(input, hx, self._flat_weights, self.bias, self.num_layers,self.dropout, self.training, self.bidirectional, self.batch_first)
在这段代码中：
__init__方法设置了 LSTM 的基本参数。forward方法定义了 LSTM 的前向传播逻辑。这里使用了_VF.lstm，它是一个底层的 C++/CUDA 实现，负责实际的计算工作。
细节和实现
PyTorch 中的 LSTM 实现利用高效的底层代码（通常是 C++ 或 CUDA）来进行数学运算，以确保运算速度。这些底层实现包括但不限于矩阵乘法、线性变换等，是优化过的，以支持并行处理和GPU加速。
LSTM 的完整实现细节和各种优化措施可以通过阅读它的底层实现源码
