带有链接器的多层 RNN (LSTM)答案

【问题标题】：multilayer RNN with chainer (LSTM)带有链接器的多层 RNN (LSTM)
【发布时间】：2017-05-19 13:23:36
【问题描述】：

我现在可以使用 Chainer 创建和教授单层 rnn-s，但是当我尝试扩展我的网络时遇到了错误。这是我的代码，我注释掉了2.隐藏层部分，所以这应该作为单层网络运行

#Regression
class Regression(Chain):
    def __init__(self, predictor):
        super(Regression, self).__init__(predictor=predictor)
    def __call__(self, x, t):
        y = self.predictor(x)
        loss = F.mean_squared_error(y, t)
        report({'loss': loss}, self)
        return loss
        #return loss
#%%
#RNN
class RNN(Chain):
    def __init__(self):
        super(RNN, self).__init__(
            lstm=L.LSTM(12, 50),  #
          #  lstm2=L.LSTM(100, 100),
            out=L.Linear(50, 1),  #
        )

    def reset_state(self):
        self.lstm.reset_state()
        #self.lstm2.reset_state()

    def __call__(self, x):
        h = self.lstm(x)
      #  h2 = self.lstm(h)
        y = self.out(h2)
        return y

错误： unindent 不匹配任何外部缩进级别在行上：h2 = self.lstm(h)

我做错了什么？

【问题讨论】：

标签： lstm multi-layer chainer

【解决方案1】：

检查您是否将制表符与空格混合在一起。更好的是，转到您的 IDE 并让您的选项卡自动插入空格。否则，此代码运行良好（在我导入所有内容之后）

【讨论】：