bp神经网络 和lstm神经网络模型 代码基于pytorch

好的，我可以为您提供这些模型的代码基于PyTorch。以下是一个基于PyTorch的BP神经网络模型的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

class BPNN(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(BPNN, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(input_size, hidden_size)
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, output_size)
        self.sigmoid = nn.Sigmoid()

    def forward(self, x):
        out = self.sigmoid(self.fc1(x))
        out = self.sigmoid(self.fc2(out))
        return out

这个模型有一个输入层，一个隐藏层和一个输出层。其中，输入层的大小是输入数据的特征数，隐藏层的大小是自定义的，而输出层的大小是分类的数量。该模型使用sigmoid函数作为激活函数。

接下来是一个基于PyTorch的LSTM神经网络模型的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

class LSTM(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(LSTM, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)
        self.sigmoid = nn.Sigmoid()

    def forward(self, x):
        hidden = (torch.zeros(1, x.size(0), self.hidden_size),
                  torch.zeros(1, x.size(0), self.hidden_size))
        out, hidden = self.lstm(x, hidden)
        out = self.fc(out[-1])
        out = self.sigmoid(out)
        return out

该模型使用一个LSTM层，一个全连接层和一个sigmoid函数作为激活函数。输入数据的特征数是输入层的大小，而输出层的大小是分类的数量。在forward方法中，该模型将输入数据喂给LSTM层，然后使用最后一个时间步的输出作为输入，通过全连接层和sigmoid函数得到输出。