self.lstm.weight_ih_l0 = PyroSample(dist.Normal(0., 1.).expand([4 * hidden_size, input_size]).to_event(2))将这句Python代码转为Matlab代码

在MATLAB中，实现类似的功能需要用到`MultivariateNormalDistribution`和`makedist`函数。由于MATLAB不支持PyroSample这样的概率编程工具库，你需要手动创建一个正态分布并初始化LSTM层的权重。以下是转换后的MATLAB代码：

% 假设hidden_size和input_size已经定义好
mu = 0;
sigma = 1; % 方差设为1，等效于标准正态分布

% 创建正态分布对象
dist = makedist('Normal', 'mu', mu, 'sigma', sigma);

% 计算矩阵维度
num_weights_rows = 4 * hidden_size;
num_weights_cols = input_size;

% 初始化权重矩阵
weight_ih_l0 = mvnrnd(zeros(num_weights_rows, num_weights_cols), eye(num_weights_rows * num_weights_cols)); % 使用mvnrnd生成正态分布的随机矩阵
% 注意：在MATLAB中，权重矩阵通常是列向量形式，所以我们把行向量转换为列向量
weight_ih_l0 = reshape(weight_ih_l0, [num_weights_rows, num_weights_cols]);

这段代码首先创建了一个正态分布对象，然后计算出权重矩阵应有的维度，并通过`mvnrnd`函数生成一个正态分布的随机矩阵。最后，我们把生成的矩阵reshape成合适的二维数组。