RoNIN LSTM复现

### RoNIN LSTM 的实现与复现

#### 1. 环境准备
为了成功复现 RoNIN LSTM，需先设置合适的开发环境。确保安装了 Python 和必要的库，如 PyTorch 或 TensorFlow。RoNIN 支持自定义数据加载器，这使得开发者可以利用自己的数据集进行训练和测试[^4]。

#### 2. 数据预处理
在构建 LSTM 模型之前，需要准备好用于训练的数据。对于 RoNIN 来说，这意味着要收集带有标注的人体运动轨迹数据。每条记录应包含时间戳以及对应时刻的身体朝向角度（以正弦和余弦表示）。这种特定形式的输出设计有助于提高模型预测精度[^1]。

import numpy as np
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader

class CustomDataset(Dataset):
    def __init__(self, data_file):
        self.data = np.load(data_file)

    def __len__(self):
        return len(self.data)

    def __getitem__(self, idx):
        sample = {
            'input': self.data[idx]['features'],
            'label': [
                np.sin(self.data[idx]['angle']),
                np.cos(self.data[idx]['angle'])
            ]
        }
        return sample

#### 3. 构建 LSTM 模型架构
接下来就是搭建 LSTM 层级结构。这里选择去掉集成层版本的 RoNIN LSTM 架构，并使其能够输出代表身体方向的角度值 (x,y) 对，其中 x=sin(θ), y=cos(θ)。

import torch.nn as nn

class RoninLSTM(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_dim):
        super(RoninLSTM, 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_dim)

    def forward(self, x):
        h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(x.device)
        c0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(x.device)
        
        out, _ = self.lstm(x, (h0,c0))
        out = self.fc(out[:, -1, :])
        return out

#### 4. 训练过程配置
完成上述准备工作之后就可以开始编写训练脚本了。此部分涉及损失函数的选择、优化算法设定等内容。由于目标是回归问题，均方误差(MSE Loss)是一个合理的选择；而对于参数更新，则推荐使用 Adam Optimizer。

model = RoninLSTM(input_size=..., hidden_size=..., num_layers=..., output_dim=2)
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=...)

for epoch in range(num_epochs):
    for i, batch_data in enumerate(train_loader):
        inputs = batch_data['input'].float().to(device)
        labels = torch.tensor(batch_data['label']).float().to(device)
        
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

        if (i+1)%log_interval==0:
            print(f'Epoch [{epoch}/{num_epochs}], Step [{i+1}/{n_total_steps}], Loss: {loss.item():.4f}')