class RNN(nn.Module): # LSTM网络 def __init__(self, in_dim, hid_dim, layers, classes): super(RNN, self).__init__() self.hidden_size = hid_dim self.num_layers = layers self.lstm = nn.LSTM(in_dim, hid_dim, layers, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hid_dim, classes) def forward(self, x, hidden=None): # 初始化的隐藏元和记忆元,它们的维度是一样的 batch_s, seq_len, hidden_dim = x.size() if hidden is None: h0 = torch.zeros(self.num_layers, batch_s, self.hidden_size).to(device) # x.size(0)是batch_size c0 = torch.zeros(self.num_layers, batch_s, self.hidden_size).to(device) else: h0, c0 = hidden out, _ = self.lstm(x, (h0, c0)) # 输出: tensor (batch_size, seq_length, hidden_size) out = self.fc(out[:, -1, :]) # 取序列最后一位最后一层的输出隐状态(batch_size, hidden_size) return out

这是一个用 PyTorch 实现的 LSTM 网络。该网络有四个参数，分别是输入维度 in_dim、隐藏层维度 hid_dim、LSTM 层数 layers，以及输出类别数 classes。在 forward 方法中，该网络的输入 x 是一个大小为(batch_size, seq_length, in_dim)的张量，表示一个批次的序列数据，其中seq_length是序列长度，in_dim是每个时间步的特征维度。在 forward 方法中，首先对输入进行初始化的隐藏元和记忆元，然后将输入通过LSTM层进行处理，最后将LSTM层的输出通过全连接层进行分类，并返回最后一个时间步的输出。