为我绘制LSTM+PyTorch文本分类的神经网络结构图，尽可能详细一点细节一点

在PyTorch中，使用LSTM（长短时记忆网络）进行文本分类通常涉及以下步骤和神经网络结构：

1. **数据预处理**：
- 文本被编码成整数序列（例如使用Tokenizer，如`torchtext.data.Field`）
- 序列填充到固定长度，以便所有样本输入有相同的维度

2. **嵌入层（Embedding Layer）**：
- 创建一个词嵌入矩阵，将每个整数索引映射到一个低维向量空间。这可以是预训练的Word2Vec、GloVe或随机初始化。

3. **长短期记忆层（LSTM Layer）**：
- LSTM层用于捕捉文本中的长期依赖性。它包含两个门控单元：输入门（input gate）、遗忘门（forget gate）、输出门（output gate）以及细胞状态（cell state）。每一步都接收上一时刻的隐藏状态和当前输入，并更新内部状态。

4. **全连接层（Linear Layer）**：
- 经过LSTM层后，最后的时间步的隐藏状态会被送入一个全连接层，将其转化为文本分类所需的类别得分。

5. **dropout层（Dropout Layer）**：
- 可能会在这几个层之间添加dropout层，防止过拟合，减少模型对某些特征的过度依赖。

6. **激活函数（Activation Function）**：
- 最后的线性层通常使用softmax激活，因为它会产生每个类别的概率分布。

7. **损失函数（Loss Function）**：
- 对于二分类任务，可能是交叉熵损失；对于多分类任务，就是多类 softmax 损失。

8. **优化器（Optimizer）**：
- PyTorch中常用的有Adam、SGD等，设置合适的学习率和迭代次数。

9. **前向传播和反向传播（Forward and Backward Passes）**：
- 训练过程中，计算预测值与真实标签之间的差异，然后通过反向传播更新权重。

下面是一个简化的伪代码示例：

import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class TextClassifier(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, embed_dim, hidden_dim, num_classes, dropout=0.5):
        super().__init__()
        
        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embed_dim)
        self.lstm = nn.LSTM(embed_dim, hidden_dim, bidirectional=True)
        self.dropout = nn.Dropout(dropout)
        self.fc = nn.Linear(2*hidden_dim, num_classes)  # 因为是双向LSTM，乘以2

    def forward(self, input_ids, lengths):
        embedded = self.embedding(input_ids)
        packed_embedded = nn.utils.rnn.pack_padded_sequence(embedded, lengths)
        lstm_out, _ = self.lstm(packed_embedded)
        lstm_out, _ = nn.utils.rnn.pad_packed_sequence(lstm_out)  # 解包并合并方向
        lstm_out = self.dropout(lstm_out[:, -1, :])  # 取最后一个时间步
        output = self.fc(lstm_out)
        return F.softmax(output, dim=1)

# 使用模型
model = TextClassifier(...).to(device)
optimizer = Adam(model.parameters(), lr=0.001)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()

for inputs, labels in dataloader:
    inputs, labels = inputs.to(device), labels.to(device)
    outputs = model(inputs, lengths)
    loss = criterion(outputs, labels)
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()