pytorch实现lstm回归代码怎么写

使用Pytorch实现LSTM回归代码非常简单，可以使用Pytorch中提供的LSTM模块来实现。首先，你需要定义一个LSTM层，例如：lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size)，其中input_size是输入的特征的数量，hidden_size是隐藏层的大小。然后，你需要使用Pytorch中的nn.functional模块来实现LSTM层的前向传播，例如：output, (hn, cn) = lstm(input)，其中input是输入的特征，output是LSTM的输出，hn和cn是隐藏状态的最终更新值。最后，你需要定义一个回归层，例如：regression = nn.Linear(hidden_size, output_size)，其中hidden_size是上面定义的LSTM隐藏层的大小，output_size是回归层的输出大小。最后，你只需要使用nn.functional模块来实现回归层的前向传播，例如：output = regression(output)，其中output是LSTM的输出，output是回归层的输出。