torch.nn.LSTM 气温

torch.nn.LSTM 是 PyTorch 中的一个模块，用于实现长短期记忆网络（Long Short-Term Memory）。它可以用于处理序列数据，如时间序列数据中的气温。

在使用 torch.nn.LSTM 时，你需要提供输入数据的维度和隐藏状态的维度。对于气温数据，你可以将每个时间步的气温值作为输入，然后传入 LSTM 模块进行处理。

下面是一个简单的示例代码，用于使用 LSTM 模块预测下一个时间步的气温值：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义 LSTM 模型
class TemperatureLSTM(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size):
        super(TemperatureLSTM, self).__init__()
        self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size)
        self.linear = nn.Linear(hidden_size, 1)

    def forward(self, x):
        output, _ = self.lstm(x)
        output = self.linear(output[-1])
        return output

# 创建模型实例
input_size = 1  # 输入维度为 1，即每个时间步的气温值
hidden_size = 16  # 隐藏状态的维度为 16
model = TemperatureLSTM(input_size, hidden_size)

# 准备输入数据
input_data = torch.tensor([[23.5], [24.2], [25.1], [23.8]], dtype=torch.float32).unsqueeze(0)

# 运行模型预测下一个时间步的气温值
output = model(input_data)
print(output)

在上述代码中，我们创建了一个名为 TemperatureLSTM 的模型，它包含一个 LSTM 模块和一个线性层。输入数据的维度为 1（即每个时间步的气温值），隐藏状态的维度为 16。我们将输入数据传入模型，得到预测的下一个时间步的气温值。

当然，这只是一个简单的示例，实际应用中你可能需要更多的处理和调整来适应具体的数据和任务要求。希望对你有所帮助！如果你有更多问题，请随时提问。