用pytorch写一个LSTM网络结构，其中不允许使用nn.LSTM方法

以下是使用 PyTorch 实现 LSTM 网络的代码示例，其中不使用 `nn.LSTM` 方法：

import torch
import torch.nn as nn

class MyLSTM(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers):
        super(MyLSTM, self).__init__()
        self.input_size = input_size
        self.hidden_size = hidden_size
        self.num_layers = num_layers
        
        # 定义 LSTM 层的参数
        self.weight_ih = nn.Parameter(torch.Tensor(input_size, 4 * hidden_size))
        self.weight_hh = nn.Parameter(torch.Tensor(hidden_size, 4 * hidden_size))
        self.bias = nn.Parameter(torch.Tensor(4 * hidden_size))
        
        # 初始化 LSTM 层的参数
        self.reset_parameters()
    
    def reset_parameters(self):
        # 初始化 LSTM 层的参数
        std = 1.0 / ((self.hidden_size + self.input_size) ** 0.5)
        for weight in self.parameters():
            nn.init.uniform_(weight, -std, std)
    
    def forward(self, x):
        # 初始化 LSTM 隐藏状态和单元状态
        h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(x.device)
        c0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(x.device)
        
        # 定义 LSTM 层的前向传播过程
        gates = x @ self.weight_ih + h0[0] @ self.weight_hh + self.bias
        ingate, forgetgate, cellgate, outgate = gates.chunk(4, 1)
        ingate = torch.sigmoid(ingate)
        forgetgate = torch.sigmoid(forgetgate)
        cellgate = torch.tanh(cellgate)
        outgate = torch.sigmoid(outgate)
        cy = (forgetgate * c0) + (ingate * cellgate)
        hy = outgate * torch.tanh(cy)
        
        # 返回 LSTM 网络的输出
        return hy

在这个代码示例中，我们定义了一个名为 `MyLSTM` 的继承自 `nn.Module` 的类，它包含了一个 LSTM 层。在类的初始化函数中，我们定义了 LSTM 层的输入维度 `input_size`、隐藏状态的维度 `hidden_size`，以及 LSTM 层的层数 `num_layers`。然后，我们使用 `nn.Parameter()` 函数定义了 LSTM 层的权重张量 `weight_ih` 和 `weight_hh`，以及偏置张量 `bias`，并将它们保存在类中。接着，我们调用了 `reset_parameters()` 函数来初始化这些参数。

在前向传播函数中，我们首先初始化了 LSTM 的隐藏状态和单元状态 `h0` 和 `c0`，并将其转移到输入张量 `x` 所在的设备上。然后，我们使用输入张量 `x`、隐藏状态 `h0[0]` 和 LSTM 层的权重张量 `weight_ih` 和 `weight_hh`，以及偏置张量 `bias` 计算了 LSTM 层的门控值和单元状态。最后，我们使用门控值和单元状态计算了 LSTM 的输出张量 `hy`。注意，在这个实现中，我们只计算了一个时间步的前向传播，因此这个 LSTM 网络只适用于序列长度为 1 的情况。

使用这个代码示例，我们可以创建一个 `MyLSTM` 对象，将输入张量传递给它，然后使用它来进行前向传播。