(input_dim, hidden_dim, num_layers=1,batch_first=True)

`input_dim`, `hidden_dim`, `num_layers`和`batch_first`都是`nn.LSTM`类中的参数。

- `input_dim`：输入特征的维度。它是输入张量的最后一个维度的大小。例如，如果输入张量的形状为(batch_size, seq_len, input_dim)，则`input_dim`为输入张量的最后一个维度的大小。
- `hidden_dim`：LSTM单元的隐藏状态维度。它定义了LSTM单元中隐藏状态的大小。通常情况下，`hidden_dim`的大小应该和输入特征的维度相同。
- `num_layers`：LSTM层数。它定义了LSTM模型中LSTM单元的数量。默认值为1，表示只有一个LSTM单元。
- `batch_first`：表示输入张量的维度是否为(batch_size, seq_len, input_dim)。如果设置为True，则输入张量的维度应该为(batch_size, seq_len, input_dim)，否则应该为(seq_len, batch_size, input_dim)。默认值为False。

需要注意的是，使用`nn.LSTM`时，输入张量的形状应该为(seq_len, batch_size, input_dim)，其中`seq_len`表示序列的长度，`batch_size`表示批次的大小，`input_dim`表示输入特征的维度。如果设置了`batch_first=True`，则输入张量的形状应该为(batch_size, seq_len, input_dim)。在计算过程中，LSTM模型会沿着序列的维度进行前向计算，并返回输出张量和最终的隐藏状态。