用pytorch构建一个LSTM神经网络
时间: 2023-07-01 18:05:17 浏览: 74
好的,以下是一个简单的例子:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class LSTM(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size):
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=True)
self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)
def forward(self, x):
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)
out, _ = self.lstm(x, (h0, c0))
out = self.fc(out[:, -1, :])
return out
```
这是一个包含单个LSTM层的网络。它的输入是形状为 (batch_size, sequence_length, input_size) 的张量,输出是形状为 (batch_size, output_size) 的张量。在forward方法中,我们首先将输入传递给LSTM层,然后通过全连接层将最后一个时间步的输出转换为所需的输出形状。在初始化函数中,我们定义了LSTM层和全连接层,并指定了输入大小、隐藏大小、层数和输出大小。
现在我们可以创建一个实例并将其传递给优化器和损失函数来训练模型。