pytorch 中MIMO LSTM代码

MIMO LSTM是指多输入多输出的LSTM模型，它可以处理多个时间序列的输入和输出。

以下是使用PyTorch实现MIMO LSTM的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

class MIMOLSTM(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size):
        super(MIMOLSTM, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.num_layers = num_layers
        self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)
    
    def forward(self, x):
        h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(device=x.device)
        c0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(device=x.device)
        out, _ = self.lstm(x, (h0, c0))
        out = self.fc(out[:, -1, :])
        return out

在这个示例中，我们定义了一个名为MIMOLSTM的类，它继承自nn.Module类。该类接受四个参数：输入特征数input_size、隐藏层特征数hidden_size、LSTM层数num_layers和输出特征数output_size。

在类的初始化方法中，我们定义了一个nn.LSTM层，用于执行LSTM计算。然后，我们定义了一个nn.Linear层，用于将LSTM的输出映射到所需的输出特征数。

在前向方法中，我们首先创建了LSTM的初始隐藏状态和细胞状态。然后，我们将输入x传递到LSTM层中，并使用最后一个时间步的输出作为网络的输出。最后，我们将输出传递到线性层中，以获得所需的输出特征数。

使用该模型时，我们可以将多个时间序列的数据作为模型的输入，并期望模型输出多个时间序列的预测结果。例如：

input_size = 3
hidden_size = 64
num_layers = 2
output_size = 2

model = MIMOLSTM(input_size, hidden_size, num_layers, output_size)

# 生成随机数据
batch_size = 4
seq_len = 10
x = torch.randn(batch_size, seq_len, input_size)

# 前向计算
y = model(x)

print(y.shape)  # 输出：torch.Size([4, 2])

在这个示例中，我们创建了一个MIMOLSTM模型，并将一个大小为4x10x3的随机张量传递给模型。模型的输出应该是一个大小为4x2的张量，因为我们期望模型输出两个时间序列的预测结果。