基于 LSTM 自动编码器

基于LSTM的自动编码器是一种用于时间序列数据重建的模型。它由编码器和解码器两部分组成，其中编码器将输入序列映射到一个低维表示，解码器将该低维表示映射回原始输入序列。

以下是一个基于LSTM的自动编码器的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

class LSTM_Autoencoder(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers):
        super(LSTM_Autoencoder, self).__init__()
        self.encoder = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers)
        self.decoder = nn.LSTM(hidden_size, input_size, num_layers)

    def forward(self, x):
        _, (hidden, _) = self.encoder(x)
        output, _ = self.decoder(hidden)
        return output

# 定义模型参数
input_size = 64
hidden_size = 32
num_layers = 2

# 创建模型实例
model = LSTM_Autoencoder(input_size, hidden_size, num_layers)

# 将输入数据传入模型进行训练或推理
input_data = torch.randn(10, 1, input_size)  # 输入数据形状为(序列长度, batch大小, 特征维度)
output_data = model(input_data)

在上述代码中，我们定义了一个名为`LSTM_Autoencoder`的自定义模型类，它继承自`nn.Module`。模型的构造函数中，我们定义了一个LSTM编码器和一个LSTM解码器。在前向传播方法中，我们首先将输入序列传入编码器，然后将编码器的隐藏状态传入解码器，最后返回解码器的输出。

你可以根据自己的数据和需求调整模型的参数和输入数据的形状。这个示例代码可以作为基于LSTM的自动编码器的起点，你可以根据自己的需求进行进一步的修改和扩展。