pytorch 搭建 CNNlstm

要使用PyTorch搭建一个CNN-LSTM模型，你需要首先导入必要的库：

import torch
import torch.nn as nn

然后，你可以定义一个继承自`nn.Module`的模型类，其中包含CNN和LSTM组件：

class CNNLSTM(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_classes):
        super(CNNLSTM, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        
        # 定义CNN层
        self.conv = nn.Conv2d(1, 16, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        
        # 定义LSTM层
        self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, batch_first=True)
        
        # 定义全连接层
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, num_classes)
    
    def forward(self, x):
        # CNN部分
        x = self.conv(x)
        x = nn.functional.relu(x)
        
        # 转换为LSTM所需的输入形状
        x = x.permute(0, 2, 1, 3).contiguous()
        batch_size = x.size(0)
        seq_length = x.size(1)
        input_size = x.size(2) * x.size(3)
        x = x.view(batch_size, seq_length, input_size)
        
        # LSTM部分
        _, (h_n, _) = self.lstm(x)
        
        # 取最后一个时间步的隐藏状态作为输出
        x = h_n[-1]
        
        # 全连接层
        x = self.fc(x)
        
        return x

在上面的代码中，`input_size`是输入数据的特征维度，`hidden_size`是LSTM隐藏层的大小，`num_classes`是输出类别的数量。你可以根据你的具体需求进行调整。

接下来，你可以实例化该模型并定义损失函数和优化器：

model = CNNLSTM(input_size=10, hidden_size=64, num_classes=2)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

这里的`input_size`是输入数据的特征维度，`hidden_size`是LSTM隐藏层的大小，`num_classes`是输出类别的数量。你需要根据你的具体问题进行调整。

最后，你可以使用训练数据进行模型的训练：

total_steps = len(train_loader)
num_epochs = 10

for epoch in range(num_epochs):
    for i, (images, labels) in enumerate(train_loader):
        # 前向传播
        outputs = model(images)
        loss = criterion(outputs, labels)
        
        # 反向传播和优化
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

        if (i+1) % 100 == 0:
            print(f'Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Step [{i+1}/{total_steps}], Loss: {loss.item():.4f}')

在上面的代码中，`train_loader`是一个数据加载器，用于批量加载训练数据。

这是一个简单的示例，你可以根据你的具体需求进行修改和扩展。希望对你有帮助！