matlab的lstm和pytorch中的lstm对比

在Matlab和PyTorch中，LSTM的实现方式有一些不同。在引用[1]中的PyTorch代码中，LSTM模型是通过继承nn.Module类来创建的。在模型的初始化方法中，定义了LSTM的输入大小、隐藏层大小、层数、输出大小等参数。然后，在forward方法中，将输入序列传递给LSTM层，获取隐藏状态和单元状态的输出，并将其传递给线性层进行预测。最后，返回预测结果。

而在引用[2]中的Matlab代码中，LSTM模型是通过定义一个LSTM类来创建的。在类的初始化方法中，定义了输入大小、隐藏层大小和输出大小等参数。然后，在forward方法中，将输入序列作为参数传递给LSTM层，并将输出存储在predictions列表中。最后，返回predictions列表的最后一项作为预测结果。

此外，在引用[3]中的PyTorch代码中，使用训练好的模型来对未打乱的数据进行预测。通过调用模型的eval()方法，将模型设置为评估模式。然后，使用未打乱的数据集迭代，将输入数据传递给模型，获取预测结果和真实观察值，并将其存储在predictions和actuals列表中。最后，将predictions和actuals转换为numpy数组，并返回预测结果和真实观察值。

综上所述，Matlab和PyTorch中的LSTM实现方式有一些差异，但都可以用于序列数据的预测任务。