使用pytorch写一个lstm模型，要求输入为[samples, timestep,features]，输出为[16,1]包含三层lstm，中间两层序列返回

好的，以下是一个使用 PyTorch 编写的 LSTM 模型，满足您的要求：

import torch
import torch.nn as nn

class LSTMModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size):
        super().__init__()

        self.lstm = nn.LSTM(input_size=input_size, hidden_size=hidden_size,
                            num_layers=num_layers, batch_first=True, dropout=0.2)

        self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)

    def forward(self, x):
        out, _ = self.lstm(x)
        out = self.fc(out[:, -1, :])
        return out.view(-1, 1)

其中，`input_size` 为每个时间步输入的特征数，`hidden_size` 为 LSTM 隐藏层的维度，`num_layers` 为 LSTM 层数，`output_size` 为模型输出的维度。

您可以使用以下代码来创建一个该模型的实例：

input_size = 10
hidden_size = 32
num_layers = 3
output_size = 1

model = LSTMModel(input_size=input_size, hidden_size=hidden_size,
                  num_layers=num_layers, output_size=output_size)

注意，这里的输入数据形状应为 `[batch_size, sequence_length, input_size]`，即 `[samples, timestep, features]`。如果您的数据形状不是这个形式，您需要在输入模型之前对其进行变形。

另外，由于您要求中间两层 LSTM 返回序列，因此，我们需要将 `batch_first` 参数设置为 `True`。这将使得 LSTM 的输入数据形状为 `[batch_size, sequence_length, input_size]`。而 `dropout` 参数设置为 `0.2`，是为了防止过拟合。

最后，我们需要在 LSTM 的输出上添加一个全连接层，将其转换为需要的输出维度。在这个例子中，我们将其转换为一个维度为 1 的输出，因此 `output_size` 参数为 1。