解决LSTM前向传播时报错：RuntimeError: input must have 3 dimensions, got 2

这个错误通常是因为输入的数据维度不正确导致的。LSTM模型的输入需要是一个三维的张量，包含(batch_size, sequence_length, input_size)三个维度。而你输入的数据只有两个维度，所以会报错。

解决方法是将输入数据的维度进行扩展，增加一个维度来表示batch_size。具体代码如下：

import torch

# 假设你的输入数据为input_data，维度为(sequence_length, input_size)
input_data = torch.randn(sequence_length, input_size)

# 将batch_size设为1
batch_size = 1

# 扩展维度，增加一个维度表示batch_size
input_data = input_data.unsqueeze(0)

# 定义LSTM模型
lstm = torch.nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers)

# 前向传播
output, (h_n, c_n) = lstm(input_data)

# output为输出结果，h_n和c_n为LSTM最后一层的隐藏状态和细胞状态

这样就可以解决这个报错了。如果你的数据有多个样本，可以将batch_size设为样本数量，然后在第一维上进行扩展。

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Pytorch解决LSTM前向传播时报错：RuntimeError: input must have 3 dimensions, got 2

这个错误通常是因为输入的数据维度不正确导致的。LSTM模型的输入需要是一个三维的张量，包含(batch_size, sequence_length, input_size)三个维度。而你输入的数据只有两个维度，所以会报错。

解决方法是将输入数据的维度进行扩展，增加一个维度来表示batch_size。具体代码如下：

import torch

# 假设你的输入数据为input_data，维度为(sequence_length, input_size)
input_data = torch.randn(sequence_length, input_size)

# 将batch_size设为1
batch_size = 1

# 扩展维度，增加一个维度表示batch_size
input_data = input_data.unsqueeze(0)

# 定义LSTM模型
lstm = torch.nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers)

# 前向传播
output, (h_n, c_n) = lstm(input_data)

# output为输出结果，h_n和c_n为LSTM最后一层的隐藏状态和细胞状态

这样就可以解决这个报错了。如果你的数据有多个样本，可以将batch_size设为样本数量，然后在第一维上进行扩展。