写一个基于pytorch的LSTM联邦代码

首先，你需要安装 PyTorch 库。然后，你可以使用以下代码来实现一个基于 PyTorch 的 LSTM 联邦：

import torch
import torch.nn as nn

class LSTM(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, num_classes):
        super(LSTM, 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, num_classes)

    def forward(self, x):
        h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size)
        c0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size)
        out, _ = self.lstm(x, (h0, c0))
        out = self.fc(out[:, -1, :])
        return out

在这段代码中，我们定义了一个名为 `LSTM` 的类，该类继承自 PyTorch 中的 `nn.Module` 类。然后我们在类中定义了初始化函数 `__init__` 和前向传播函数 `forward`。在初始化函数中，我们创建了一个 LSTM 层，并将其封装在 `self.lstm` 中，然后再创建一个全连接层，并将其封装在 `self.fc` 中。在前向传播函数中，我们首先初始化隐藏状态和细胞状态，然后通过 `self.lstm` 层对输入进行计算，最后通过 `self.fc` 层对计算结果进行处理。