假设一个信号的输入为（batch96×timestep3×insize256）的时间序列,想在输入模型的时候逐个时间步输入并得到3个结果，再对三个结果进行融合，如何pytorch实现

可以使用PyTorch中的LSTM模型进行逐个时间步输入，然后对三个结果进行融合。具体实现步骤如下：

1. 定义LSTM模型，可以使用PyTorch中的nn.LSTM模块，输入大小为(insize, 1)，隐藏层大小可以自己定义。

2. 将输入数据(batch, timestep, insize)转换成(batch, timestep, insize, 1)的格式，然后将其转换成PyTorch张量。

3. 将每个时间步输入到LSTM模型中，将得到的输出保存下来，形成一个列表。

4. 将列表中的三个输出，按照自己的需求进行融合。可以使用PyTorch中的nn.Linear模块进行线性变换，并将结果相加或者取平均。

5. 返回融合后的输出结果。

下面是一个简单的示例代码，仅供参考：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义LSTM模型
class LSTMModel(nn.Module):
    def __init__(self, insize, hidden_size):
        super(LSTMModel, self).__init__()
        self.lstm = nn.LSTM(insize, hidden_size, batch_first=True)
        
    def forward(self, x):
        output, _ = self.lstm(x)
        return output

# 定义融合模型
class FusionModel(nn.Module):
    def __init__(self, hidden_size):
        super(FusionModel, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(hidden_size, 1)
        self.fc2 = nn.Linear(hidden_size, 1)
        self.fc3 = nn.Linear(hidden_size, 1)
        
    def forward(self, x):
        out1 = self.fc1(x[:, 0, :])
        out2 = self.fc2(x[:, 1, :])
        out3 = self.fc3(x[:, 2, :])
        return out1 + out2 + out3

# 定义输入数据
input_data = torch.randn(96, 3, 256)
batch_size, timestep, insize = input_data.size()

# 转换成(batch, timestep, insize, 1)的格式
input_data = input_data.unsqueeze(-1)

# 定义模型
lstm_model = LSTMModel(insize=insize, hidden_size=128)
fusion_model = FusionModel(hidden_size=128)

# 逐个时间步输入并得到3个结果
outputs = []
for i in range(timestep):
    output = lstm_model(input_data[:, i, :, :])
    outputs.append(output)

# 融合三个结果
fused_output = fusion_model(torch.stack(outputs, dim=1))

print(fused_output.shape) # 输出大小为(batch, 1)