pytorch lstm参数

PyTorch中的LSTM模型有许多参数，下面是一些常用的参数：

1. input_size：输入数据的特征维度。
2. hidden_size：LSTM模型隐藏层的大小（即隐藏状态的维度）。
3. num_layers：LSTM模型中有多少个层。
4. bias：是否使用偏置（默认为True）。
5. batch_first：输入数据是否以batch size为第一维度（默认为False）。
6. dropout：在每个LSTM层之间添加一个dropout层的概率（默认为0）。
7. bidirectional：是否使用双向LSTM（默认为False）。

例如，创建一个具有2个LSTM层，每个层有128个隐藏单元的LSTM模型，输入数据的特征维度为10：

import torch.nn as nn

lstm = nn.LSTM(input_size=10, hidden_size=128, num_layers=2)