torch冻结nn.lstm的所有参数

在PyTorch中，如果你想要冻结`nn.LSTM`层的所有参数，防止它们在训练过程中更新，你可以这样做：

首先，你需要创建一个`LSTM`模块并设置它的所有参数为不可训练（`requires_grad=False`）。这通常在模型构建阶段完成，比如：

import torch.nn as nn

lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True)
for param in lstm.parameters():
    param.requires_grad = False

这里，`input_size`、`hidden_size`和`num_layers`是`nn.LSTM`的构造函数参数，分别代表输入大小、隐藏状态大小和层数，`batch_first=True`表示输入张量的第一个维度是批量维度。

通过这种方式，当你对整个模型进行反向传播（`model.zero_grad()`和`.backward()`）时，`nn.LSTM`层的参数将不会计算梯度，从而保持不变。