deep-learning - torchtext を使用した Pytorch LSTM の入力寸法に問題がある

Question

問題

LSTM を使用してテキスト分類ネットワークを構築しようとしています。私が得ているエラーは次のとおりです。

RuntimeError: Expected hidden[0] size (4, 600, 256), got (4, 64, 256)

詳細

データはjsonで、次のようになります。

{"cat": "music", "desc": "I'm in love with the song's intro!", "sent": "h"}

私はtorchtextデータをロードするために使用しています。

from torchtext import data
from torchtext import datasets

TEXT = data.Field(fix_length = 600)
LABEL = data.Field(fix_length = 10)

BATCH_SIZE = 64

fields = {
    'cat': ('c', LABEL),
    'desc': ('d', TEXT),
    'sent': ('s', LABEL),
}

私のLSTMは次のようになります

EMBEDDING_DIM = 64
HIDDEN_DIM = 256
N_LAYERS = 4

MyLSTM(
  (embedding): Embedding(11967, 64)
  (lstm): LSTM(64, 256, num_layers=4, batch_first=True, dropout=0.5)
  (dropout): Dropout(p=0.3, inplace=False)
  (fc): Linear(in_features=256, out_features=8, bias=True)
  (sig): Sigmoid()
)

と の次の寸法にinputsなりますlabels

batch = list(train_iterator)[0]
inputs, labels = batch
print(inputs.shape) # torch.Size([600, 64])
print(labels.shape) # torch.Size([100, 2, 64])

そして、初期化された隠しテンソルは次のようになります。

hidden # [torch.Size([4, 64, 256]), torch.Size([4, 64, 256])]

質問

各ステップの寸法がどうあるべきかを理解しようとしています。非表示の次元を (4, 600, 256) または (4, 64, 256) に初期化する必要がありますか?