那么在pytorch中怎么在卷积神经网络模型中加入LSTM？

在PyTorch中，可以使用nn.LSTM模块将LSTM层添加到卷积神经网络模型中。具体来说，可以使用nn.Sequential()将卷积层和LSTM层组合在一起，如下所示：

import torch.nn as nn

class ConvLSTM(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(ConvLSTM, self).__init__()
        self.conv = nn.Sequential(
            nn.Conv2d(in_channels=3, out_channels=64, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2),
            nn.Conv2d(in_channels=64, out_channels=128, kernel_size=3, stride=1, padding=1),
            nn.ReLU(),
            nn.MaxPool2d(kernel_size=2, stride=2)
        )
        self.lstm = nn.LSTM(input_size=128, hidden_size=256, num_layers=2, batch_first=True)

    def forward(self, x):
        x = self.conv(x)
        x = x.view(x.size(0), x.size(1), -1)
        output, (h_n, c_n) = self.lstm(x)
        return output

在这个例子中，我们首先定义了一个ConvLSTM类，其中包含一个卷积层和一个LSTM层。在卷积层中，我们使用了两个卷积层和ReLU激活函数，然后使用MaxPool2d进行下采样。在LSTM层中，我们定义了一个具有两个隐藏层和256个隐藏单元的LSTM层。在forward()函数中，我们首先通过卷积层处理输入，然后将输出展平并传递给LSTM层。最后，我们返回LSTM层的输出。

希望这个回答能够帮助你！