pytorch中LSTM（）中输入参数详解

在PyTorch中，LSTM模块的输入参数包括以下几个：

1. `input`：输入数据。它的形状可以是`(seq_len, batch, input_size)`或者`(batch, seq_len, input_size)`，其中`seq_len`表示序列长度，`batch`表示batch size，`input_size`表示输入数据的特征维度。
2. `h_0`：LSTM的初始隐藏状态。它的形状可以是`(num_layers * num_directions, batch, hidden_size)`，其中`num_layers`表示LSTM的层数，`num_directions`表示LSTM的方向数（正向和反向），`batch`表示batch size，`hidden_size`表示LSTM层中隐藏状态的维度。如果没有指定初始隐藏状态，则默认为全0向量。
3. `c_0`：LSTM的初始细胞状态。它的形状与`h_0`相同。
4. `batch_sizes`：每个时间步的batch size。它的形状可以是`(batch,)`，其中`batch`表示总的batch size。如果`batch_first=True`，则形状为`(seq_len, batch)`。
5. `dropout_state`：用于dropout正则化的状态。它的形状与`h_0`相同，但是它的值只有0或1，表示是否进行dropout操作。
6. `recurrent_dropout_state`：用于递归dropout正则化的状态。它的形状与`h_0`相同，但是它的值只有0或1，表示是否进行递归dropout操作。

需要注意的是，输入数据的形状和类型必须与LSTM模块的参数匹配，否则会出现错误。在使用LSTM模块时，需要仔细检查输入数据的形状和类型，以确保其与LSTM模块的参数一致。