pytorch环境下搭建CNN-LSTM模型

好的，下面是在 PyTorch 环境下搭建 CNN-LSTM 模型的步骤。

首先，你需要导入 PyTorch 库并准备好你的数据。然后，你可以定义你的 CNN 和 LSTM 层，并按照你的需要调整参数。接下来，你可以将这些层组合起来，构建出你的 CNN-LSTM 模型。例如：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义 CNN 层
class CNN(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, output_size):
        super(CNN, self).__init__()
        self.conv1 = nn.Conv2d(input_size, output_size, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.relu = nn.ReLU()
    
    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.relu(x)
        return x

# 定义 LSTM 层
class LSTM(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size):
        super(LSTM, self).__init__()
        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):
        x, _ = self.lstm(x)
        x = self.fc(x[:, -1, :])  # 取最后一个时刻的隐藏状态作为输出
        return x

# 组合 CNN 和 LSTM 层，构建 CNN-LSTM 模型
class CNN_LSTM(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, output_size):
        super(CNN_LSTM, self).__init__()
        self.cnn = CNN(input_size, output_size)
        self.lstm = LSTM(output_size, 128, 2, output_size)
    
    def forward(self, x):
        x = self.cnn(x)
        x = x.permute(0, 2, 1, 3)  # 将通道维放到最后
        x = x.reshape(x.shape[