torch.nn.lstm()

`torch.nn.LSTM`是PyTorch中用于创建长短期记忆网络（LSTM）模型的类。LSTM是一种循环神经网络RNN）的变体，用于和学习时间序列数据。

`torch.LSTM`的使用方式如下：

class LSTM(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=False):
        super(LSTM, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.num_layers = num_layers
        self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=batch_first)
        
    def forward(self, x):
        # x: (batch_size, seq_len, input_size)
        h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(x.device)
        c0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(x.device)
        # h0, c0: (num_layers, batch_size, hidden_size)
        
        out, _ = self.lstm(x, (h0, c0))
        # out: (batch_size, seq_len, hidden_size)
        
        return out

在上述代码中，我们定义了一个继承自 `nn.Module` 的 `LSTM` 类。在初始化方法中，我们指定了输入大小 `input_size`、隐藏状态的大小 `hidden_size`、LSTM 层数 `num_layers` 和是否将输入的维度设置为 `(batch_size, seq_len, input_size)` 的布尔值 `batch_first`。

在前向传播方法中，我们首先创建了初始的隐藏状态 `h0` 和细胞状态 `c0`，它们都是由零张量构建的，并且在与设备匹配后传递给 LSTM 层。然后，我们将输入 `x` 传递给 LSTM 层，得到输出 `out`。

通过创建一个 `LSTM` 类的实例，你可以将数据通过 LSTM 模型进行前向传播，以获取输出。