3D卷积 LSTM pytorch代码

由于缺乏具体的任务需求和数据集，无法提供完整的3D卷积LSTM的PyTorch代码。但是，可以提供一些基本的示例代码，供参考：

首先需要导入相关的PyTorch库：

import torch.nn as nn
import torch

定义3D卷积LSTM模型：

class ConvLSTM(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, kernel_size, num_layers):
        super(ConvLSTM, self).__init__()
        
        self.input_size = input_size
        self.hidden_size = hidden_size
        self.kernel_size = kernel_size
        self.num_layers = num_layers
        
        self.conv_lstm = nn.ModuleList()
        
        for i in range(self.num_layers):
            if i == 0:
                input_dim = self.input_size
            else:
                input_dim = self.hidden_size[i-1]
            
            self.conv_lstm.append(nn.ConvLSTM2d(input_dim, self.hidden_size[i], self.kernel_size[i], 1, 
                                                self.kernel_size[i]//2, bias=True, batch_first=True))
    
    def forward(self, input_tensor):
        hidden_states = []
        cell_states = []
        
        for i in range(self.num_layers):
            if i == 0:
                x = input_tensor
            else:
                x = hidden_states[i-1][-1]
                
            h, c = self.conv_lstm[i](x)
            hidden_states.append(h)
            cell_states.append(c)
        
        return hidden_states, cell_states

其中，`ConvLSTM2d`是PyTorch中自带的3D卷积LSTM的实现，可以直接调用。在模型的`__init__`函数中，根据输入的参数定义多层的3D卷积LSTM模型。在模型的`forward`函数中，循环调用每一层3D卷积LSTM模型，并将每一层的隐藏状态和细胞状态保存下来。

使用3D卷积LSTM模型进行训练：

input_tensor = torch.randn(batch_size, seq_len, input_channels, input_height, input_width)
model = ConvLSTM(input_channels, hidden_channels, kernel_size, num_layers)
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)

for epoch in range(num_epochs):
    optimizer.zero_grad()
    hidden_states, cell_states = model(input_tensor)
    # 在这里进行下一步的操作，例如计算损失、反向传播、更新参数等

在训练过程中，首先需要构造一个随机的输入张量`input_tensor`，然后定义模型、优化器等，并在每个epoch中调用模型，得到每一层的隐藏状态和细胞状态。在这里可以根据具体的任务需求，进行下一步的操作。