pytorch bn+lstm

在 PyTorch 中，可以通过将 `nn.BatchNorm` 层和 `nn.LSTM` 层组合起来，实现一个包含 BN 和 LSTM 的神经网络。下面是一个简单的例子，展示如何在 PyTorch 中使用 BN 和 LSTM 层：

import torch
import torch.nn as nn

batch_size = 16
seq_len = 10
input_size = 32
hidden_size = 64
num_layers = 2

# 创建一个3D输入张量
x = torch.randn(batch_size, seq_len, input_size)

# 创建一个包含Batch Normalization和LSTM层的神经网络
model = nn.Sequential(
    nn.BatchNorm1d(input_size),
    nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True),
    nn.Linear(hidden_size, 10),
    nn.Softmax(dim=1)
)

# 打印模型结构
print(model)

# 前向计算
y = model(x)

# 打印输出张量的形状
print(y.shape)

在这个例子中，我们创建了一个包含 BN 和 LSTM 层的神经网络。我们使用 `nn.BatchNorm1d` 添加了一个1D的BN层，用于对输入的每个时间步进行归一化。然后，我们使用 `nn.LSTM` 层，输入大小为 `input_size`，隐藏层大小为 `hidden_size`，层数为 `num_layers`。在前向计算中，我们将输入张量 `x` 传递给模型，得到输出张量 `y`。最后，我们使用 `nn.Linear` 和 `nn.Softmax` 层将 LSTM 的输出转换为预测结果。