使用 LSTMCell 转发时出现 Gluon MXNet 错误答案

【问题标题】：Gluon MXNet error when forward with LSTMCell使用 LSTMCell 转发时出现 Gluon MXNet 错误
【发布时间】：2018-08-01 07:30:48
【问题描述】：

使用 mxnet 1.1，当我尝试在以下网络上运行 net(data) 时：

net = gluon.nn.HybridSequential()
    with net.name_scope():
        net.add(gluon.nn.Embedding(input_dim=MAX_EVENT_INDEX + 1, output_dim=EMBEDDING_VECTOR_LENGTH))
        net.add(gluon.nn.Conv1D(channels=conv1D_filters, kernel_size=conv1D_kernel_size, activation='relu'))
        net.add(gluon.nn.MaxPool1D(pool_size=max_pool_size, strides=2))
        net.add(gluon.rnn.LSTMCell(100))
        net.add(gluon.rnn.DropoutCell(dropout_rate))
        net.add(gluon.rnn.LSTMCell(100))
        net.add(gluon.rnn.DropoutCell(dropout_rate))
        net.add(gluon.rnn.LSTMCell(100))
        net.add(gluon.rnn.DropoutCell(dropout_rate))
        net.add(gluon.nn.Flatten())
        net.add(gluon.nn.Dense(1, activation="sigmoid"))
    net.hybridize()

错误：forward() 缺少 1 个必需的位置参数：'states'

当我将gluon.nn.Sequential() 与net.add(gluon.rnn.LSTM(100, dropout=dropout_rate)) 一起使用时，一切正常

谢谢

【问题讨论】：

标签： deep-learning lstm mxnet

【解决方案1】：

如果您查看 LSTMCell 的实现，您会注意到，hybrid_forward 需要明确的 states 参数。 LSTM 类，使用它的base class implementation 不需要states 参数（它可以是None）。因此，从一个切换到另一个肯定会对您有所帮助。

LSTM 类大于LSTMCell。它实际上在内部使用LSTMCell，但它还在其之上添加了额外的功能。例如，您可以将LSTM 指定为多层或双向，其中LSTMCell 本质上只是一堆用于计算门、c 和 h 的 LSTM 相关公式。

【讨论】：