利用pytorch实现lstm代码

好的，以下是一个基本的LSTM代码实现：

import torch
import torch.nn as nn

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

这个LSTM模型有四个参数：

- `input_size`：表示输入数据的特征数。
- `hidden_size`：表示LSTM的隐藏层大小。
- `num_layers`：表示LSTM的层数。
- `output_size`：表示输出数据的特征数。

在 `__init__` 中初始化了LSTM层和全连接层，`forward` 函数中是LSTM的前向传播过程，其中 `h0` 和 `c0` 是LSTM的初始隐藏层和记忆单元，通过 `out[:, -1, :]` 取最后一个时间步的输出，经过全连接层进行输出。