怎么设置LSTM在PyTorch中input_size，可以输入二维矩阵，我试了，但是给出错误信息是argument 'size' must be tuple of ints,

在 PyTorch 中，LSTM 的输入需要是三维张量，形状为 (seq_len, batch_size, input_size)。其中，seq_len 代表序列的长度，batch_size 代表每次输入的样本数，input_size 代表每个时间步的输入特征数量。

如果你想要将二维矩阵作为 LSTM 的输入，可以将其转换为三维张量。假设你的二维矩阵形状为 (batch_size, input_size)，你可以通过添加一个维度将其转换为形状为 (1, batch_size, input_size) 的三维张量。具体的代码如下：

import torch

input_matrix = torch.randn(batch_size, input_size)
lstm_input = input_matrix.unsqueeze(0)  # 增加一个维度作为序列长度
lstm = torch.nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers)
output, state = lstm(lstm_input)

其中，input_matrix 是原始的二维矩阵，batch_size 和 input_size 分别代表样本数和每个时间步的输入特征数量。unsqueeze(0) 操作可以在第一维（即 seq_len）上添加一个长度为1的维度，将 input_matrix 转换为长度为1的序列。这样，lstm_input 就成为了一个形状为 (1, batch_size, input_size) 的三维张量，可以作为 LSTM 的输入。隐藏状态和细胞状态的输出为 output 和 state，具体的含义可以参考 PyTorch 文档。

希望这个回答能够帮到你。