用pytorch构建lstm

在PyTorch中构建LSTM模型的步骤如下：

首先，导入必要的PyTorch库：

import torch
import torch.nn as nn

接下来，定义一个继承自`nn.Module`的LSTM模型类：

class LSTM(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size):
        super(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(x.device)
        c0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(x.device)

        out, _ = self.lstm(x, (h0, c0))
        out = self.fc(out[:, -1, :])

        return out

在这个例子中，我们定义了一个包含一个LSTM层和一个全连接层的模型。输入大小为`input_size`，隐藏状态大小为`hidden_size`，LSTM层数为`num_layers`，输出大小为`output_size`。

在`forward`方法中，我们首先初始化LSTM层的隐藏状态和记忆单元，然后将输入`x`传递给LSTM层。最后，我们将最后一个时间步的输出通过全连接层进行预测。

完成以上步骤后，你就可以使用该LSTM模型了。只需实例化一个对象并传入相关参数即可：

input_size = 10
hidden_size = 20
num_layers = 2
output_size = 1

lstm_model = LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, output_size)

希望这可以帮助你构建LSTM模型！如有疑问，请随时追问。