LSTM torch

LSTM是一种潜伏变量自回归模型，被广泛应用于自然语言处理和序列建模任务中。它具有非简单的状态控制，可以处理长期依赖关系。在PyTorch中，我们可以使用rnn模块中的LSTM类来实例化该模型。通过设置input_size和hidden_size参数，我们可以定义输入和隐藏状态的维度。此外，还可以根据具体任务的需求对LSTM进行多层、剩余连接和不同类型的正则化等变体。

下面是一个使用PyTorch实现的LSTM模型的示例代码：

import torch.nn as nn

class LSTMModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size):
        super(LSTMModel, 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, output_size)
    
    def forward(self, x):
        h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(device)
        c0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(device)
        
        out, _ = self.lstm(x, (h0, c0))
        out = self.fc(out[:, -1, :])
        
        return out