lstm和cnn结合代码pytorch

以下是一个使用PyTorch实现LSTM和CNN结合的代码示例：

import torch
import torch.nn as nn

class MyModel(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(MyModel, self).__init__()
        self.conv = nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=64, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.pool = nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        self.lstm = nn.LSTM(input_size=64, hidden_size=128, num_layers=2, batch_first=True)
        self.fc = nn.Linear(128, 10)
        
    def forward(self, x):
        x = self.conv(x)
        x = self.pool(x)
        x = x.permute(0, 3, 1, 2)  # 将特征维度放在第二维，将序列维度放在第一维
        batch_size, seq_len, channels, height, width = x.size()
        x = x.view(batch_size, seq_len, channels*height*width)
        out, (h_n, c_n) = self.lstm(x)
        out = self.fc(out[:, -1, :])
        return out

这个模型有一个卷积层和一个池化层用于提取图像特征，然后将特征序列输入到一个LSTM层中，最后通过一个全连接层输出预测结果。在这个例子中，假设输入是形状为`[batch_size, seq_len, channels, height, width]`的5维张量。在`forward()`函数中，我们首先通过卷积和池化层提取图像特征，然后通过`permute()`函数将特征维度放在第二维，将序列维度放在第一维。这是因为LSTM层期望输入是形状为`[batch_size, seq_len, input_size]`的3维张量，其中`input_size`是LSTM层的输入维度。然后，我们使用`view()`函数将特征序列的形状从`[batch_size, seq_len, channels, height, width]`转换为`[batch_size, seq_len, input_size]`，其中`input_size`是卷积层输出的通道数乘以特征图的面积。最后，我们通过LSTM和全连接层生成预测结果。