pytorch 建立lstm
时间: 2023-06-28 10:05:51 浏览: 41
可以使用 PyTorch 中的 `nn.LSTM` 模块来建立 LSTM。下面是一个简单的例子:
```python
import torch
import torch.nn as nn
# 定义 LSTM 模型
class LSTMModel(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size):
super(LSTMModel, self).__init__()
self.hidden_size = hidden_size
self.num_layers = num_layers
# 输入层到隐含层
self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True)
# 隐含层到输出层
self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)
def forward(self, x):
# 初始化隐状态和记忆
h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(x.device)
c0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(x.device)
# 前向传播
out, _ = self.lstm(x, (h0, c0))
out = self.fc(out[:, -1, :])
return out
```
上面的代码定义了一个包含一个 LSTM 层和一个全连接层的模型。`LSTMModel` 类的构造函数接受四个参数:输入特征的大小、隐含状态的大小、LSTM 层数和输出特征的大小。`forward` 方法接受输入张量 `x`,并返回模型的输出。
在 `forward` 方法中,我们首先初始化 LSTM 模型的隐状态和记忆。然后将输入张量 `x` 输入到 LSTM 层中,得到 LSTM 层的输出。最后,我们将 LSTM 层的最后一个时间步的输出传递给全连接层,得到模型的输出。
这只是一个简单的例子,你可以根据自己的需求修改模型的结构。