pytorch中lstm参数详解

在PyTorch中，LSTM（长短期记忆）是一种常用的循环神经网络模型，用于处理序列数据。下面是LSTM的参数详解：

1. input_size：输入向量的特征维度。
2. hidden_size：隐藏状态的特征维度。
3. num_layers：LSTM层的数量。
4. bias：是否使用偏置，默认为True。
5. batch_first：输入和输出的维度是否为batch_size在第一维度，默认为False。
6. dropout：如果非零，将在除了最后一层外的每个LSTM层的输出上应用丢弃操作。
7. bidirectional：是否使用双向LSTM，默认为False。

以上是LSTM的一些常用参数，它们可以根据具体的任务和数据来选择合适的取值。