lstm代码实现pytorch

好的，您想了解PyTorch中LSTM的实现代码是吗？以下是一个简单的LSTM实现代码：

import torch
import torch.nn as nn

class LSTM(nn.Module):

    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers=1):
        super(LSTM, 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)

    def forward(self, x):
        # Initialize hidden state with zeros
        h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).requires_grad_()
        
        # Initialize cell state with zeros
        c0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).requires_grad_()

        # Move tensors to GPU if available
        if torch.cuda.is_available():
            h0 = h0.cuda()
            c0 = c0.cuda()

        # Forward propagate LSTM
        out, (hn, cn) = self.lstm(x, (h0.detach(), c0.detach()))

        return out, hn, cn

该模型采用nn.Module模块创建。在初始化函数__init__中，LSTM模型的参数是input_size（输入的特征维度），hidden_size（LSTM的隐藏层维度）和num_layers（LSTM的层数）。这里的LSTM层采用nn.LSTM函数实现，batch_first参数设置为True，则输入张量x的维度为(batch_size, seq_length, input_size)。

在前向传递函数forward中，首先将LSTM的初始隐藏状态和细胞状态初始化为0张量。然后在调用带有参数h0和c0的LSTM函数时，使用detach()函数从计算图中分离它们。其中使用了if语句判断GPU是否可用。

forward函数返回3个变量：LSTM层输出张量out，最后一个时间步的隐藏状态hn和细胞状态cn。

请注意，此实施为LSTM的单向（单层）版本。而没有用双向的LSTM，也没有用pytorch默认语言模型中的Dropout，忽略了FC层（全连接层）。