用pytorch写一个LSTM层

好，以下是一个简单的 LSTM 层的实现示例，使用 PyTorch 框架：

import torch
import torch.nn as nn

class CustomLSTM(nn.Module):
    
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers):
        super(CustomLSTM, self).__init__()
        
        self.input_size = input_size
        self.hidden_size = hidden_size
        self.num_layers = num_layers
        
        # 定义 LSTM 层
        self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True)
        
    def forward(self, x, h, c):
        # x: (batch_size, seq_length, input_size)
        # h: (num_layers, batch_size, hidden_size)
        # c: (num_layers, batch_size, hidden_size)
        
        out, (h, c) = self.lstm(x, (h, c))
        
        # out: (batch_size, seq_length, hidden_size)
        # h: (num_layers, batch_size, hidden_size)
        # c: (num_layers, batch_size, hidden_size)
        
        return out, (h, c)

这个实现是一个简单的单向 LSTM 层，它接收输入的维度为 `input_size`，输出的维度为 `hidden_size`，LSTM 层的层数为 `num_layers`。在 `forward` 方法中，我们将输入 `x` 传递给 LSTM 层，并传递先前的隐状态 `h` 和细胞状态 `c`。输出为 `out`，它包含每个时间步长的隐藏状态，以及更新后的隐状态 `h` 和细胞状态 `c`。

需要注意的是，`batch_first` 参数为 True，表示输入的第一个维度为 batch_size。如果 `batch_first` 为 False，则输入的第一个维度为 seq_length。