DecoderRNN 的输出包含额外的维度（Pytorch）

Question

我开发了一个编码器（CNN）-解码器（RNN）网络，用于 pytorch 中的图像字幕。解码器网络接收两个输入——来自编码器的上下文特征向量和用于训练的字幕的词嵌入。上下文特征向量的大小 = embed_size ，这也是标题中每个单词的嵌入大小。我这里的问题更关心 Class DecoderRNN 的输出。请参考下面的代码。

class DecoderRNN(nn.Module):
def __init__(self, embed_size, hidden_size, vocab_size, num_layers=1):
    super(DecoderRNN, self).__init__()
    self.embed_size = embed_size
    self.hidden_size = hidden_size
    self.vocab_size = vocab_size
    self.num_layers = num_layers
    self.linear = nn.Linear(hidden_size, vocab_size)
    self.embed = nn.Embedding(vocab_size, embed_size)
    self.lstm = nn.LSTM(embed_size, hidden_size, num_layers, batch_first = True)


def forward(self, features, captions):
    embeddings = self.embed(captions)
    embeddings = torch.cat((features.unsqueeze(1), embeddings),1)
    hiddens,_ = self.lstm(embeddings)
    outputs = self.linear(hiddens)
    return outputs

在前向函数中，我发送一个序列 (batch_size, caption_length+1, embed_size) (concatenated tensor of context feature vector and the embedded caption)。序列的输出应该是标题和形状 (batch_size, caption_length, vocab_size) ，但我仍然收到形状 (batch_size, caption_length +1, vocab_size) 的输出。谁能建议我应该在我的转发功能中改变什么，以便不接收额外的二维？提前致谢

Answer 1

由于在 LSTM（或任何 RNN）中每个时间步长（或此处的标题长度），都会有一个输出，我在这里看不到任何问题。您需要做的是在第二维上制作输入大小（caption_length）以获得所需的输出。 （或者人们通常会在目标中添加一个标签。因此目标长度是标题+1）