用pytorch编写LSTM-AE网络在高光谱图像上应用

LSTM-AE是一种基于LSTM的自编码器模型，它可以用于高光谱图像的特征提取和降维。下面是一个基本的LSTM-AE模型的实现，假设我们有一个高光谱图像数据集，每个样本的大小为（n_band, n_pixel），其中n_band表示波段数，n_pixel表示像素数。代码如下：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

class LSTMAE(nn.Module):
    def __init__(self, n_band, n_hidden):
        super(LSTMAE, self).__init__()
        self.encoder = nn.LSTM(n_band, n_hidden, batch_first=True)
        self.decoder = nn.LSTM(n_hidden, n_band, batch_first=True)

    def forward(self, x):
        # Encode
        _, hidden = self.encoder(x)
        # Decode
        output, _ = self.decoder(hidden[0])
        return output

# Hyperparameters
n_band = 200
n_hidden = 100
lr = 1e-3
n_epochs = 100

# Load data
data = torch.load('data.pt')

# Create model and optimizer
model = LSTMAE(n_band, n_hidden)
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=lr)

# Train model
for epoch in range(n_epochs):
    for x in data:
        optimizer.zero_grad()
        output = model(x)
        loss = nn.MSELoss()(output, x)
        loss.backward()
        optimizer.step()
    print("Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}".format(epoch+1, n_epochs, loss.item()))

# Save model
torch.save(model.state_dict(), 'model.pt')

在上述代码中，我们首先定义了一个LSTM-AE模型，包含一个编码器和一个解码器。编码器使用LSTM将高光谱图像数据压缩成一个隐藏状态向量，解码器使用LSTM将隐藏状态向量解码成原始高光谱图像数据。我们使用MSE损失函数来衡量重构误差，并使用Adam优化器来训练模型。

接下来，我们加载数据并训练模型。在训练过程中，我们将每个样本作为一个批次进行训练。最后，我们保存模型以备后续使用。

注意，在实际应用中，我们可能需要对输入数据进行标准化、降采样等预处理操作，以提高模型的性能和鲁棒性。