pytorch lstm-cnn预测模型

好的，下面是在PyTorch环境下搭建LSTM-CNN预测模型的一般步骤：

1.导入所需库和模块

import torch
import torch.nn as nn

2.定义LSTM-CNN模型

class LSTM_CNN(nn.Module):
    def __init__(self, num_classes=2):
        super(LSTM_CNN, self).__init__()
        self.num_classes = num_classes
        # 定义CNN层
        self.cnn = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(1, 16, kernel_size=5, stride=1, padding=2),
            nn.BatchNorm2d(16),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
            nn.Conv2d(16, 32, kernel_size=5, stride=1, padding=2),
            nn.BatchNorm2d(32),
            nn.ReLU(inplace=True),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        )
        # 定义LSTM层
        self.lstm = nn.LSTM(input_size=32 * 7 * 7, hidden_size=128, num_layers=1, batch_first=True)
        # 定义全连接层
        self.fc = nn.Linear(128, num_classes)

    def forward(self, x):
        # CNN层
        x = self.cnn(x)
        # 展开成一维向量
        x = x.view(x.size(0), -1)
        # LSTM层
        x, _ = self.lstm(x.unsqueeze(1))
        x = x[:, -1, :]
        # 全连接层
        x = self.fc(x)
        return x

3.实例化模型

model = LSTM_CNN(num_classes=2)

4.加载预训练模型

checkpoint = torch.load('path/to/trained/model.pt')
model.load_state_dict(checkpoint['model_state_dict'])

5.对输入数据进行预处理

# 假设输入数据为一张灰度图像，大小为28x28
input_data = torch.randn(1, 1, 28, 28)

6.进行模型预测

with torch.no_grad():
    # 将模型设置为评估模式
    model.eval()
    
    # 将输入数据传入模型进行预测
    outputs = model(input_data)
    _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
    
    # 输出预测结果
    if predicted.item() == 0:
        print('Input data is class 0')
    else:
        print('Input data is class 1')

以上就是在PyTorch环境下搭建LSTM-CNN预测模型的一般步骤。当然，具体的实现方法和参数设置还需要根据具体的问题进行调整和优化。