lstm代码
时间: 2023-07-02 11:08:29 浏览: 69
下面给出一个基本的 LSTM 模型的代码示例,以使用 PyTorch 实现:
```python
import torch
import torch.nn as nn
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
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):
# 初始化隐藏状态和细胞状态
h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(device)
c0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(device)
# 前向传播 LSTM
out, _ = self.lstm(x, (h0, c0))
# 取最后一层的输出,并通过全连接层得到预测结果
out = self.fc(out[:, -1, :])
return out
```
其中 `input_size` 是输入的特征数,`hidden_size` 是 LSTM 的隐藏层维度,`num_layers` 是 LSTM 的层数,`output_size` 是输出的类别数。在 `forward` 方法中,首先初始化隐藏状态和细胞状态,然后将输入数据 `x` 传入 LSTM,得到 LSTM 的输出 `out`,最后将 `out` 的最后一层输出取出,并通过全连接层得到预测结果。
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