关于NTU_Fi_LSTM的输入X的格式问题

[yanyvjiangnan]

在def forward(self,x):后 x = x.view(-1,342,500)假设我dataload里batch为32，----》（32，342，500） x = x.permute(2,0,1) -----》（500，32，342）如果这样放进lstm，在你们HAR数据集上表现不错，但是一旦放到widar数据集（只提取了幅值特性的数据集）就不拟合，我试着调了一下子载波数和时间序列长度----》x = x.permute(1, 0, 2)，发现在两个数据集上都可以正常拟合。这是为什么呢？

[wanghe97]

在def forward(self,x):后 x = x.view(-1,342,500)假设我dataload里batch为32，----》（32，342，500） x = x.permute(2,0,1) -----》（500，32，342）如果这样放进lstm，在你们HAR数据集上表现不错，但是一旦放到widar数据集（只提取了幅值特性的数据集）就不拟合，我试着调了一下子载波数和时间序列长度----》x = x.permute(1, 0, 2)，发现在两个数据集上都可以正常拟合。这是为什么呢？

请问你现在解决了这个问题吗？我用了自己的数据集，放进lstm也出现了这个问题

[Marsrocky]

@xyanchen

[xyanchen]

因为在HAR数据集上，数据维度是(batch, antenna, subcarrier, packet)，view成（32，342，500）后，也是（batch, feature, time)的排序方式。所以在输入lstm之前使用permute(2, 0, 1)可以调整排序使time到dim 0。而widar数据集的原始维度是(batch, time, x velocity, y velocity)，view成（32，22， 400）后，各维度表达的意义为（batch，time，feature）。所以要将time调整到dim 0需要用permute(1,0,2)。理论上只有dim0=time时，lstm model才能正常拟合。