CuDNNLSTM转为pytorch LSTM

将CuDNNLSTM转为pytorch LSTM需要注意以下几点：

1. CuDNNLSTM是基于CUDA的深度学习库，而pytorch是基于Python的深度学习库，因此需要先将模型从CuDNNLSTM转为pytorch模型。
2. 在转换过程中，需要注意两者的参数设置不同，例如CuDNNLSTM中的dropout参数对应pytorch中的dropout参数和recurrent_dropout参数。
3. 在转换过程中，需要注意两者的输入格式不同，例如CuDNNLSTM中的输入格式为(batch_size, timesteps, input_dim)，而pytorch中的输入格式为(timesteps, batch_size, input_dim)。

下面是一个将CuDNNLSTM转为pytorch LSTM的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义CuDNNLSTM模型
cudnn_lstm = nn.LSTM(input_size=10, hidden_size=20, num_layers=2, dropout=0.2, bidirectional=True)

# 转换为pytorch LSTM模型
input_size = 10
hidden_size = 20
num_layers = 2
dropout = 0.2
bidirectional = True

pytorch_lstm = nn.LSTM(input_size=input_size, hidden_size=hidden_size, num_layers=num_layers, dropout=dropout, bidirectional=bidirectional)

# 复制参数
for i in range(num_layers * (2 if bidirectional else 1)):
    weight_ih = getattr(cudnn_lstm, 'weight_ih_l{}'.format(i))
    weight_hh = getattr(cudnn_lstm, 'weight_hh_l{}'.format(i))
    bias_ih = getattr(cudnn_lstm, 'bias_ih_l{}'.format(i))
    bias_hh = getattr(cudnn_lstm, 'bias_hh_l{}'.format(i))

    # 将参数复制到pytorch LSTM中
    getattr(pytorch_lstm, 'weight_ih_l{}'.format(i)).data.copy_(weight_ih.data)
    getattr(pytorch_lstm, 'weight_hh_l{}'.format(i)).data.copy_(weight_hh.data)
    getattr(pytorch_lstm, 'bias_ih_l{}'.format(i)).data.copy_(bias_ih.data)
    getattr(pytorch_lstm, 'bias_hh_l{}'.format(i)).data.copy_(bias_hh.data)

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