上面代码的输入数据为1024*1024的图片

如果输入数据为1024*1024的图片，那么我们需要对输入数据进行预处理，将其转换为 LSTM 模型可以处理的序列数据。一个简单的方法是将图像分成若干个小块，每个小块作为 LSTM 模型的一个输入。这里给出一个示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

class LSTMModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size):
        super(LSTMModel, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.num_layers = num_layers
        self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)
        
    def forward(self, x):
        # 分割图像为若干个小块
        batch_size, channels, height, width = x.size()
        x = x.view(batch_size, channels, height // 32, 32, width // 32, 32)
        x = x.permute(0, 2, 4, 1, 3, 5)
        x = x.contiguous().view(batch_size * (height // 32) * (width // 32), channels, 32, 32)
        
        # 将小块转换为序列数据
        x = x.permute(0, 2, 3, 1)
        x = x.contiguous().view(-1, 32, channels)
        
        # 传入 LSTM 层进行处理
        h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(device)
        c0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(device)
        out, _ = self.lstm(x, (h0, c0))
        
        # 将 LSTM 的输出传入全连接层进行预测
        out = self.fc(out[:, -1, :])
        
        # 将预测结果转换为图像形式
        out = out.view(batch_size, height // 32, width // 32, -1)
        out = out.permute(0, 3, 1, 2)
        
        return out

这个 LSTM 模型的输入数据为大小为 `batch_size * channels * height * width` 的图片。在 `forward` 方法中，首先将图像分成若干个小块，每个小块大小为 `channels * 32 * 32`，然后将小块转换为 LSTM 模型可以处理的序列数据。在 LSTM 层的输出中，仅使用最后一个时间步的输出进行预测，并将预测结果转换为图像形式返回。