请解释这行代码self.lstm = nn.LSTMCell(32*553, 256)

这行代码创建了一个LSTM单元（cell），并将其赋值给一个名为self.lstm的属性。这个LSTM单元有两个输入：一个是大小为32*553的张量，另一个是上一个时间步的隐藏状态（hidden state）。它有一个输出，即当前时间步的隐藏状态和细胞状态（cell state）的元组（tuple）。这个LSTM单元的隐藏状态大小为256。nn.LSTMCell是PyTorch中的一个内置模块，用于实现LSTM单元。

相关问题

self.lstm = nn.LSTM(input_dim, hidden_dim, num_layers, batch_first=True)，当num_layers=2时，lstm模型的大致结构

当num_layers=2时，LSTM模型的大致结构如下：

LSTM(
  (lstm): ModuleList(
    (0): LSTMCell(input_dim, hidden_dim)
    (1): LSTMCell(hidden_dim, hidden_dim)
  )
)

其中，`ModuleList`是一个包含多个子模块的容器，`LSTMCell`是LSTM的一个基本单元。在该结构中，第一个`LSTMCell`的输入维度为`input_dim`，输出维度为`hidden_dim`；第二个`LSTMCell`的输入和输出维度都为`hidden_dim`。这样，整个模型就有两个LSTM单元层，每个LSTM单元层由一个LSTM单元构成。在训练过程中，模型会根据输入的序列自动学习如何把信息从前一个时间步传递到下一个时间步，并输出相应的预测结果。

class LSTM_Atten(nn.Module): """搭建Decoder结构""" def init(self, look_back, pre_len): super(LSTM_Atten, self).init() self.lstm = nn.LSTM(input_size=1, # 1个输入特征 hidden_size=128, # 隐状态h扩展为为128维 num_layers=1, # 1层LSTM batch_first=True, # 输入结构为(batch_size, seq_len, feature_size). Default: False ) self.lstmcell = nn.LSTMCell(input_size=128, hidden_size=128) self.drop = nn.Dropout(0.2) # 丢弃率 self.fc1 = nn.Linear(256, 128) self.fc2 = nn.Linear(128, 1) self.look_back = look_back self.pre_len = pre_len self.Softmax = nn.Softmax(dim=1) def forward(self, x): H, (h, c) = self.lstm(x.float(), None) # 编码 h = h.squeeze(0) c = c.squeeze(0) H_pre = torch.empty((h.shape[0], self.pre_len, 128 * 2)).to(device) for i in range(self.pre_len): # 解码 h_t, c_t = self.lstmcell(h, (h, c)) # 预测 H = torch.cat((H, h_t.unsqueeze(1)), 1) h_atten = self.Atten(H) # 获取结合了注意力的隐状态 H_pre[:, i, :] = h_atten # 记录解码器每一步的隐状态 h, c = h_t, c_t # 将当前的隐状态与细胞状态记录用于下一个时间步 return self.fc2(self.fc1(H_pre)).squeeze(2) def Atten(self, H): h = H[:, -1, :].unsqueeze(1) # [batch_size,1,128] H = H[:, -1 - self.look_back:-1, :] # [batch_size,look_back,128] atten = torch.matmul(h, H.transpose(1, 2)).transpose(1, 2) # 注意力矩阵 atten = self.Softmax(atten) atten_H = atten * H # 带有注意力的历史隐状态 atten_H = torch.sum(atten_H, dim=1).unsqueeze(1) # 按时间维度降维 return torch.cat((atten_H, h), 2).squeeze(1) 这段代码如何改能实现多特征的输入

首先需要将`input_size`修改为特征的数量，例如`input_size=2`表示有两个特征。

然后需要修改`forward`函数中的输入参数`x`的形状，将其变为(batch_size, seq_len, feature_size)。这可以通过在输入时进行reshape来实现。

最后需要修改`nn.Linear`的输入和输出维度，例如`self.fc1 = nn.Linear(256, 128)`可以改为`self.fc1 = nn.Linear(256 * feature_size, 128)`，其中256为上一层的输出维度，feature_size为特征的数量。

修改后的代码如下：

class LSTM_Atten(nn.Module):
    """搭建Decoder结构"""

    def __init__(self, look_back, pre_len, feature_size):
        super(LSTM_Atten, self).__init__()
        self.lstm = nn.LSTM(input_size=feature_size, # 特征的数量
                            hidden_size=128, # 隐状态h扩展为为128维
                            num_layers=1, # 1层LSTM
                            batch_first=True, # 输入结构为(batch_size, seq_len, feature_size). Default: False
                            )
        self.lstmcell = nn.LSTMCell(input_size=128, hidden_size=128)
        self.drop = nn.Dropout(0.2) # 丢弃率
        self.fc1 = nn.Linear(256 * feature_size, 128) # 修改输入和输出维度
        self.fc2 = nn.Linear(128, 1)
        self.look_back = look_back
        self.pre_len = pre_len
        self.Softmax = nn.Softmax(dim=1)

    def forward(self, x):
        batch_size, seq_len, feature_size = x.shape
        x = x.reshape(batch_size, seq_len, feature_size) # reshape输入数据
        H, (h, c) = self.lstm(x.float(), None) # 编码
        h = h.squeeze(0)
        c = c.squeeze(0)
        H_pre = torch.empty((h.shape[0], self.pre_len, 128 * 2)).to(device)
        for i in range(self.pre_len): # 解码
            h_t, c_t = self.lstmcell(h, (h, c)) # 预测
            H = torch.cat((H, h_t.unsqueeze(1)), 1)
            h_atten = self.Atten(H) # 获取结合了注意力的隐状态
            H_pre[:, i, :] = h_atten # 记录解码器每一步的隐状态
            h, c = h_t, c_t # 将当前的隐状态与细胞状态记录用于下一个时间步
        return self.fc2(self.fc1(H_pre.reshape(batch_size, -1))).squeeze(1) # reshape后进行线性变换

    def Atten(self, H):
        h = H[:, -1, :].unsqueeze(1) # [batch_size,1,128]
        H = H[:, -1 - self.look_back:-1, :] # [batch_size,look_back,128]
        atten = torch.matmul(h, H.transpose(1, 2)).transpose(1, 2) # 注意力矩阵
        atten = self.Softmax(atten)
        atten_H = atten * H # 带有注意力的历史隐状态
        atten_H = torch.sum(atten_H, dim=1).unsqueeze(1) # 按时间维度降维
        return torch.cat((atten_H, h), 2).squeeze(1)