lstm多输入多输出pytorch

LSTM（长短时记忆网络）是一种常用的循环神经网络，可以处理序列数据。在PyTorch中，可以使用torch.nn.LSTM模块来构建LSTM网络。多输入多输出的LSTM模型是指在一个LSTM模型中，可以有多个输入和多个输出。通常情况下，多个输入和多个输出可以通过堆叠不同的LSTM层或者在LSTM层中增加额外的线性层来实现。

在PyTorch中，可以通过定义nn.Module子类来实现多输入多输出的LSTM模型，需要注意的是输入和输出都应该是一个序列的形式，即形状为(batch_size, sequence_length, feature_dim)。在定义时，需要明确输入和输出的维度，并在forward()方法中按照顺序处理每个输入，并将它们传递给相应的输出。

以下是一个简单的示例代码，展示了如何实现多输入多输出的LSTM模型：

import torch
import torch.nn as nn

class MultiInputMultiOutputLSTM(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim_1, input_dim_2, hidden_dim, output_dim_1, output_dim_2):
        super(MultiInputMultiOutputLSTM, self).__init__()
        self.hidden_dim = hidden_dim
        self.lstm = nn.LSTM(input_dim_1 + input_dim_2, hidden_dim)
        self.fc1 = nn.Linear(hidden_dim, output_dim_1)
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_dim, output_dim_2)
        
    def forward(self, input1, input2):
        combined_input = torch.cat((input1, input2), dim=2)
        lstm_output, _ = self.lstm(combined_input)
        output1 = self.fc1(lstm_output[:, -1, :])
        output2 = self.fc2(lstm_output[:, -1, :])
        return output1, output2

在上述代码中，我们定义了一个名为MultiInputMultiOutputLSTM的类，该类继承了nn.Module类。其中__init__()方法中定义了LSTM层、线性层以及相应的输入和输出维度。在forward()方法中，我们将两个输入通过torch.cat()函数进行拼接，并将拼接后的张量传递给LSTM层进行处理。最后，我们将LSTM层的输出分别通过两个线性层进行处理，得到两个输出。