ПочатиПочніть безкоштовно

Мережа GRU

Поряд із LSTM, ще одним популярним різновидом рекурентних нейронних мереж є Gated Recurrent Unit, або GRU. Її привабливість — у простоті: комірки GRU потребують менше обчислень, ніж комірки LSTM, водночас часто не поступаючись їм за якістю.

Наданий вам код — це визначення моделі RNN, яке ви писали раніше. Ваше завдання — адаптувати його так, щоб замість цього створити мережу GRU. torch і torch.nn as nn вже імпортовано.

Ця вправа є частиною курсу

Середній рівень Deep Learning з PyTorch

Переглянути курс

Інструкції до вправи

  • Оновіть визначення моделі RNN, щоб отримати мережу GRU; присвойте шар GRU до self.gru.

Інтерактивна практична вправа

Спробуйте виконати цю вправу, доповнивши цей зразок коду.

class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        # Define RNN layer
        self.rnn = nn.RNN(
            input_size=1,
            hidden_size=32,
            num_layers=2,
            batch_first=True,
        )
        self.fc = nn.Linear(32, 1)

    def forward(self, x):
        h0 = torch.zeros(2, x.size(0), 32)
        out, _ = self.rnn(x, h0)  
        out = self.fc(out[:, -1, :])
        return out
Редагувати та запускати код