写一个使用复杂的LSTM的nn.module类的MAML算法

好的，下面是一个使用复杂的LSTM的nn.module类的MAML算法的实现：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

class MAML(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, inner_lr, meta_lr, num_tasks):
        super(MAML, self).__init__()
        
        self.inner_lr = inner_lr
        self.meta_lr = meta_lr
        self.num_tasks = num_tasks
        
        self.task_models = nn.ModuleList([ComplexLSTM(input_size, hidden_size, num_layers) for i in range(num_tasks)])
        self.meta_optimizer = optim.Adam(self.parameters(), lr=meta_lr)
        
    def forward(self, input_seq, task_idx):
        return self.task_models[task_idx](input_seq)
    
    def inner_update(self, input_seq, target, task_idx):
        task_model = self.task_models[task_idx]
        task_optimizer = optim.SGD(task_model.parameters(), lr=self.inner_lr)
        
        loss_fn = nn.MSELoss()
        
        for i in range(5):
            output = task_model(input_seq)
            loss = loss_fn(output, target)
            
            task_optimizer.zero_grad()
            loss.backward()
            task_optimizer.step()
            
        return task_model
    
    def meta_update(self, input_seq_list, target_list):
        task_gradients = []
        for i in range(self.num_tasks):
            task_model = self.inner_update(input_seq_list[i], target_list[i], i)
            task_gradients.append(list(task_model.parameters()))
            
        meta_gradients = []
        for j in range(len(self.parameters())):
            meta_gradient = torch.zeros_like(self.parameters()[j])
            
            for i in range(self.num_tasks):
                task_gradient = task_gradients[i][j]
                meta_gradient += (task_gradient - self.parameters()[j])
                
            meta_gradient /= self.num_tasks
            meta_gradients.append(meta_gradient)
            
        for j in range(len(self.parameters())):
            self.parameters()[j].data -= self.meta_lr * meta_gradients[j]

其中各参数含义如下：

- `input_size`：输入特征的维度。
- `hidden_size`：LSTM的隐藏层维度。
- `num_layers`：LSTM的层数。
- `inner_lr`：内循环优化器的学习率。
- `meta_lr`：元循环优化器的学习率。
- `num_tasks`：任务的数量。
- `task_models`：每个任务的模型。
- `meta_optimizer`：元循环优化器。
- `forward`：前向传播函数，接受一个输入序列和任务索引，返回对应任务的输出。
- `inner_update`：内循环更新函数，接受一个输入序列、目标值和任务索引，返回更新后的任务模型。
- `meta_update`：元循环更新函数，接受多个输入序列和目标值，更新模型参数。