给我一段LSTM模型Pytorch代码

下面是一个简单的LSTM模型的Pytorch代码实现：

import torch
import torch.nn as nn

class LSTMModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(LSTMModel, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)
    
    def forward(self, inputs):
        lstm_out, _ = self.lstm(inputs.view(len(inputs), 1, -1))
        output = self.fc(lstm_out.view(len(inputs), -1))
        return output[-1]

该模型接受三个参数：输入维度input_size、隐藏层维度hidden_size和输出维度output_size。

在初始化函数中，我们定义了LSTM层和线性层（全连接层）。

在前向传播的过程中，我们首先将输入数据的维度进行变换，使其符合LSTM层的输入要求。然后将数据输入LSTM层，得到输出。最后将输出数据通过线性层进行转换，得到最终的输出结果。