已知a^{t-1}和x的维度为(n_a, m)和(n_x, m)以及LSTM的前向传播机制，根据前向传播公式写 出中间特征向量W_f, W_u, W_c, \Gamma_f, \Gamma_u, \Gamma_o, c^t维度。

根据LSTM前向传播公式，中间特征向量W_f, W_u, W_c, Γ_f, Γ_u, Γ_o 和 c^t 的维度为：

W_f: (n_a, n_a + n_x)

W_u: (n_a, n_a + n_x)

W_c: (n_a, n_a + n_x)

Γ_f: (n_a, m)

Γ_u: (n_a, m)

Γ_o: (n_a, m)

c^t: (n_a, m)

相关问题

刚刚的代码还有问题，错误使用 reshape 已知维度的乘积 6 不能被元素总数 153 整除。 出错 lstm_shiyan (第 26 行) X_train = reshape(X_train, [], n_steps, size(train_data,2)-1);

这个错误通常是由于reshape函数的参数不正确导致的。为了解决这个问题，可以检查一下X_train的大小，确保它是一个可以被reshape成指定大小的矩阵。在这个例子中，X_train应该是一个(n_samples, n_steps * n_features)的矩阵，其中n_samples是样本数，n_steps是时间步长，n_features是每个时间步长包含的负荷数据点数。

如果X_train的大小不正确，可以检查一下生成训练数据的代码，确保正确地选择了n_steps和n_features。如果X_train的大小正确，可以尝试使用以下代码替换reshape函数：

X_train = permute(reshape(X_train', [size(train_data,2)-1, n_steps, size(X_train,1)]), [3, 2, 1]);

这个代码会先将X_train转置，然后将reshape函数的参数改为[features, steps, samples]的形式，最后再次转置，得到[n_samples, n_steps, n_features]的矩阵。这种方法可以避免reshape函数的错误判断。

pytorch lstm时序预测

在 PyTorch 中使用 LSTM 进行时序预测的一般步骤如下：

1. 准备数据：将时序数据准备成适合输入 LSTM 的格式，通常是将数据划分为输入序列和目标序列。

2. 定义 LSTM 模型：使用 `torch.nn.LSTM` 类定义一个 LSTM 模型，并根据需求设置输入维度、隐藏状态维度、层数等参数。

3. 定义损失函数和优化器：选择适当的损失函数（如均方误差）和优化器（如随机梯度下降）来训练模型。

4. 训练模型：使用训练数据进行模型训练，通过前向传播计算预测值并与真实值比较，然后通过反向传播更新模型参数。

5. 预测未来值：使用训练好的模型进行未来值的预测。可以通过将已知的部分序列输入模型，然后逐步预测未来的值。

下面是一个示例代码，展示了如何使用 LSTM 进行时序预测：

import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np

# 准备数据
# 假设有一个输入序列 input_seq 和对应的目标序列 target_seq

# 定义 LSTM 模型
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):
        h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(x.device)
        c0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(x.device)