怎么调用pytorch中的convlstm

在PyTorch中，可以使用torch.nn.ConvLSTM2d类来调用ConvLSTM。这个类可以实现在输入数据上执行卷积和LSTM操作。

下面是一个简单的ConvLSTM示例代码：

import torch.nn as nn

class ConvLSTM(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, kernel_size, num_layers):
        super(ConvLSTM, self).__init__()

        self.input_size = input_size
        self.hidden_size = hidden_size
        self.kernel_size = kernel_size
        self.num_layers = num_layers

        self.cell_list = nn.ModuleList()
        for i in range(self.num_layers):
            input_dim = self.input_size if i == 0 else self.hidden_size[i - 1]
            self.cell_list.append(ConvLSTMCell(input_dim, self.hidden_size[i], self.kernel_size))

    def forward(self, input):
        cur_layer_input = input
        for layer_idx in range(self.num_layers):
            h, c = self.cell_list[layer_idx](cur_layer_input[layer_idx])
            cur_layer_input.append(h)
        return cur_layer_input[1:]

这里定义了一个名为ConvLSTM的模型类，它继承了nn.Module类，并使用nn.ModuleList创建了一个包含多个ConvLSTMCell的列表。在forward方法中，我们遍历这个列表并依次运行每个ConvLSTMCell。最终返回输出结果。

要使用这个ConvLSTM模型，我们需要传入输入数据和一些超参数，例如输入大小、隐藏大小、卷积核大小和LSTM层数等等。然后，我们可以通过调用forward方法来运行模型。