lstm 保存模型 可以用？model.save('EMD-L.h5')

在PyTorch中，`LSTM`模型的保存和加载可以使用`torch.save`和`torch.load`函数。`model.save`方法是Keras中的模型保存方式，不适用于PyTorch模型。

以下是在PyTorch中保存`LSTM`模型的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义 LSTM 模型
class LSTM(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size):
        super(LSTM, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.num_layers = num_layers
        self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)

    def forward(self, x):
        h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(device)
        c0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(device)
        out, _ = self.lstm(x, (h0, c0))
        out = self.fc(out[:, -1, :])
        return out

# 实例化模型
input_size = 10
hidden_size = 20
num_layers = 2
output_size = 1
model = LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, output_size)

# 保存模型
PATH = "lstm_model.pth"
torch.save(model.state_dict(), PATH)

# 加载模型
model_loaded = LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, output_size)
model_loaded.load_state_dict(torch.load(PATH))

在此示例中，我们首先定义了一个`LSTM`模型，然后实例化该模型并训练。在训练完成后，我们使用`torch.save`函数将模型的状态字典保存到磁盘上的一个文件中。最后，我们使用`torch.load`函数将该文件中的状态字典加载到一个新的模型实例中。