LSTM代码中数据位置

在LSTM代码中，数据通常被分为输入数据和目标数据两部分。

输入数据通常是一个二维数组，形状为[batch_size, sequence_length]，其中batch_size表示每个训练批次中的样本数量，sequence_length表示每个样本的时间步数。每个元素都是一个特征向量，用于描述输入序列中的某个时间步的特征。

目标数据通常也是一个二维数组，形状为[batch_size, sequence_length]，与输入数据的形状相同。每个元素表示对应输入序列中某个时间步的目标值。

在代码中，输入数据和目标数据通常会被转换为张量（Tensor）的形式，以便进行模型训练和预测。可以使用PyTorch或TensorFlow等深度学习框架提供的函数来完成这些转换操作。