python - LSTM (Core ML) 处理序列

Question

我已经通过 coremltools 将带有 LSTM 的 Caffe 模型转换为 CoreML。现在我正在尝试执行它。但是，我找不到处理整个序列的方法

np.ndarray( (7, #sequence
             1, # batch
             120, 1, 1)) #items dims

因为我找不到仅设置隐藏状态（LSTM_1_c_in）和初始历史记录（LSTM_1_h_in）的初始值并在处理下一项序列时自动使用先前状态/结果的方法。

它通过手动重新启动方法“预测”来工作，并从以前的输出中手动设置LSTM_1_c_in和LSTM_1_h_in （模型分别重新启动LSTM_1_h_out和LSTM_1_c_out）。

是否可以通过 1 次运行处理整个序列？

使用 Swift 的 PS 方式也是可以接受的。

Answer 1

例如，LSTMnum_outputs等于 3。

• 如果 lstm 获得初始历史和状态，np.ndarray((1,1,3))它将只处理序列的一个元素。这是我的错误

• 如果 lstm 获得初始历史和状态，np.ndarray((3))它将处理整个序列（但它仅返回处理最后一个元素的结果，而不返回整个历史）。