私はPytorch seq2seq チュートリアルに従っており、以下はエンコーダー関数の定義方法です。
class EncoderRNN(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size):
super(EncoderRNN, self).__init__()
self.hidden_size = hidden_size
self.embedding = nn.Embedding(input_size, hidden_size)
self.gru = nn.GRU(hidden_size, hidden_size)
def forward(self, input, hidden):
embedded = self.embedding(input).view(1, 1, -1)
output = embedded
output, hidden = self.gru(output, hidden)
return output, hidden
def initHidden(self):
return torch.zeros(1, 1, self.hidden_size, device=device)
forward
ただし、トレーニング中にメソッドが実際に呼び出されることはないようです。
チュートリアルでエンコーダーの forward メソッドがどのように使用されているかを次に示します。
for ei in range(input_length):
encoder_output, encoder_hidden = encoder(input_tensor[ei], encoder_hidden)
encoder_outputs[ei] = encoder_output[0, 0]
encoder.forward
ただの代わりになるはずではありませんencoder
か?私が認識していない Pytorch の自動「転送」メカニズムはありますか?