pytorch构建一个rnn-lstm网络

好的，下面是使用 PyTorch 构建 RNN-LSTM 网络的代码：

import torch
import torch.nn as nn

class RNN_LSTM(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size):
        super(RNN_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(device=x.device)
        c0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(device=x.device)
        out, _ = self.lstm(x, (h0, c0))
        out = self.fc(out[:, -1, :])
        return out

其中，`input_size` 表示输入数据的特征数，`hidden_size` 表示隐藏层的神经元个数，`num_layers` 表示 LSTM 层的层数，`output_size` 表示输出数据的特征数。

该网络包含一个 LSTM 层和一个全连接层，其中 LSTM 层的输出经过最后一个时间步的输出进行全连接，得到最终的输出结果。

你可以根据自己的数据特征数、隐藏层大小、层数和输出特征数进行调整。