问题描述
我正在尝试将我的代码从 Keras 复制到 PyTorch，以比较多层双向 LSTM/GRU 模型在 cpu 和 GPU 上的性能。我想研究不同的合并模式，例如“concat”（这是 PyTorch 中的默认模式）、sum、mul、average。合并模式定义了前向和后向的输出将如何传递到下一层。
在 Keras 中，这只是多层双向 LSTM/GRU 模型的合并模式的参数更改，PyTorch 中是否也存在类似的东西？一种选择是在每一层之后手动进行合并模式操作并传递到下一层，但我想研究性能，所以我想知道是否有其他有效的方法。
谢谢，
解决方法
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