lstm_path = "1/model_lstm/epoch_" transformer_path = "1/model_transformer/epoch_" save_path = lstm_path save_path = transformer_path

这段代码看起来是定义了两个路径变量，一个是LSTM模型的路径，另一个是Transformer模型的路径。然后将LSTM模型的路径存储到save_path变量中，但是随后又将Transformer模型的路径存储到了save_path变量中，这样之前存储的LSTM模型路径就被覆盖了。如果你想要同时保存两个模型的路径，可以定义两个不同的变量来存储它们，例如：lstm_save_path和transformer_save_path。

相关问题

优化算法Transformer-lstm

### 如何优化结合了Transformer和LSTM的算法

#### 调整模型架构参数
对于结合了Transformer和LSTM的混合模型，调整输入维度、隐藏层单元数以及层数可以显著影响性能。通常情况下，在处理序列数据时，先通过几层LSTM捕捉局部依赖关系，再利用多头自注意力机制增强全局理解能力[^1]。

#### 数据预处理策略
有效的特征工程能够极大改善最终效果。针对特定应用场景下的时间序列预测任务，除了常规标准化外，还可以考虑引入额外辅助信息作为补充输入；另外，适当增加训练样本量有助于提高泛化能力和稳定性[^2]。

#### 学习率调度方案
采用动态学习率而非固定值往往可以获得更好的收敛速度与精度表现。例如Cyclical Learning Rates (CLR) 或者 ReduceLROnPlateau等方法可以在不同阶段自动调节最优步长大小，从而加快探索过程并避免陷入局部极小值陷阱[^3].

#### 正则化技术应用
为了防止过拟合现象发生，可在损失函数中加入权重衰减项(L2正则)，同时配合Dropout随机失活部分神经元来实现更稳健的学习模式。此外，Batch Normalization也有助于加速梯度下降迭代次数减少所需epoch数量[^4].

import torch.nn as nn

class HybridModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_size=784, hidden_dim_lstm=50, num_layers_lstm=2,
                 nhead_transformer=8, dim_feedforward_transformer=2048, nlayers_transformer=6):
        super(HybridModel, self).__init__()
        
        # Define LSTM layers
        self.lstm = nn.LSTM(input_size=input_size, hidden_size=hidden_dim_lstm, 
                            num_layers=num_layers_lstm, batch_first=True)

        # Define Transformer encoder layer and stack them into a transformer model
        encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model=hidden_dim_lstm, nhead=nhead_transformer,
                                                  dim_feedforward=dim_feedforward_transformer)
        self.transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(encoder_layer, num_layers=nlayers_transformer)

    def forward(self, src):
        output, _ = self.lstm(src)
        output = self.transformer_encoder(output)
        return output