LSTM模型的拟合函数修改

LSTM 模型的拟合函数通常是在训练集上进行迭代训练，以最小化损失函数。以下是一个 PyTorch 实现的 LSTM 模型拟合函数示例，你可以根据自己的需求进行修改：

import torch.nn.functional as F

def train(model, train_loader, optimizer, criterion):
    total_loss = 0
    model.train()  # 设置模型为训练模式

    for batch_idx, (data, target) in enumerate(train_loader):
        optimizer.zero_grad()  # 梯度清零
        output = model(data)  # 前向传播
        loss = criterion(output, target)  # 计算损失函数
        loss.backward()  # 反向传播
        optimizer.step()  # 更新参数

        total_loss += loss.item()  # 累计损失函数值

    avg_loss = total_loss / len(train_loader)  # 计算平均损失函数值
    return avg_loss

在这个示例中，`model` 是 LSTM 模型，`train_loader` 是训练集的数据加载器，`optimizer` 是优化器，`criterion` 是损失函数。在每个迭代周期中，我们首先将梯度清零，然后进行前向传播计算输出和损失函数，接着进行反向传播更新参数。最后计算平均损失函数值并返回。