现在我需要使用pytorch来训练并使用LSTM模型，现在我有en.txt和zh.txt两个文档，里面的中英文互相对应，我想在这个训练集中随机选择千分之一的量训练模型，训练完毕后将模型保存，以便于使用时不需要再次训练，请给我一段完整的代码

首先，你需要安装必要的库，包括PyTorch、torchtext和random。然后你可以按照以下步骤来实现你的需求：

# 导入所需的库
import torch
import torch.nn as nn
from torchtext.data import Field, BucketIterator
import random

# 定义预处理函数（假设你的文本已经分词）
def preprocess(text):
    return text.lower()

# 创建Field对象
TEXT = Field(tokenize=preprocess, init_token='<sos>', eos_token='<eos>', lower=True)

# 加载数据
train_data = TEXT.ngrams('en.txt', n=2) + TEXT.ngrams('zh.txt', n=2)
valid_data = train_data.split(split_ratio=0.9, random_state=random.seed(1)) # 随机划分训练集和验证集

# 对数据进行预处理
TEXT.build_vocab(train_data, max_size=10000) # 只保留最常见的10000个词汇

# 数据加载器
device = torch.device('cuda' if torch.cuda.is_available() else 'cpu')
train_iterator, valid_iterator = BucketIterator.splits((train_data, valid_data), batch_size=128, device=device)

class LSTMModel(nn.Module):
    ... # 你的LSTM模型定义

# 初始化模型
model = LSTMModel().to(device)

# 损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss(ignore_index=TEXT.vocab.stoi[TEXT.pad_token])
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters())

# 训练过程
num_epochs = 10
for epoch in range(num_epochs):
    for batch in train_iterator:
        optimizer.zero_grad()
        input, target = batch.text
        output = model(input)
        loss = criterion(output, target)
        loss.backward()
        optimizer.step()

# 保存模型
torch.save(model.state_dict(), 'lstm_model.pth') # 保存模型权重

# 使用时加载模型
model.load_state_dict(torch.load('lstm_model.pth'))

记得根据实际需要调整模型细节，例如输入和目标变量的处理，以及损失函数的选择。另外，这只是一个基本示例，你可能还需要添加一些正则化、学习率调度等功能来提高模型性能。