多层lstm pytorch

多层LSTM是将多个LSTM层堆叠在一起的结构。在PyTorch中，可以使用`torch.nn.LSTM`类来实现多层LSTM。该类的构造函数接受一些参数，如输入维度、隐藏状态维度、层数等等，可以根据具体的需求进行设置。然后，可以将多个LSTM层通过`torch.nn.Sequential`类组合在一起，形成多层LSTM模型。

具体实现代码如下：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义一个多层LSTM模型
class MultiLayerLSTM(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers):
        super(MultiLayerLSTM, self).__init__()
        self.layers = nn.Sequential(
            *[nn.LSTM(input_size, hidden_size) for _ in range(num_layers)]
        )
    
    def forward(self, input):
        output, (h_n, c_n) = self.layers(input)
        return output, (h_n, c_n)

# 创建一个多层LSTM模型实例
input_size = 10
hidden_size = 20
num_layers = 3
model = MultiLayerLSTM(input_size, hidden_size, num_layers)