LSTM多输入多输出pytorch

在PyTorch中，你可以使用LSTM模型进行多输入多输出的任务。下面是一个简单的示例代码，演示如何使用LSTM模型实现多输入多输出任务。

首先，导入所需的库：

import torch
import torch.nn as nn

然后定义LSTM模型类：

class LSTMModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(LSTMModel, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size

        self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)

    def forward(self, input1, input2):
        _, (hidden, _) = self.lstm(input1)
        output = self.fc(hidden[-1])
        return output

在上述代码中，我们定义了一个包含一个LSTM层和一个全连接层的模型。输入数据input1和input2分别作为模型的两个输入。在forward()方法中，我们只使用了input1，并通过LSTM层和全连接层获得输出。你可以根据自己的任务需求进行修改。

接下来，实例化模型并定义输入数据：

input1 = torch.randn(10, 1, 1)  # input1的形状为(batch_size, sequence_length, input_size)
input2 = torch.randn(10, 1, 1)  # input2的形状为(batch_size, sequence_length, input_size)

model = LSTMModel(input_size=1, hidden_size=16, output_size=1)

最后，使用模型进行前向传播计算：

output = model(input1, input2)
print(output)

以上代码展示了如何使用LSTM模型实现多输入多输出的任务。你可以根据自己的需求修改模型的结构和输入数据的形状。希望对你有所帮助！