python加载pytorch lstm模型

要加载PyTorch LSTM模型，可以按照以下步骤操作：

1. 导入必要的PyTorch库和模块

import torch
import torch.nn as nn

2. 定义LSTM模型类

class LSTMModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(LSTMModel, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)

    def forward(self, input):
        h0 = torch.zeros(1, input.size(1), self.hidden_size)
        c0 = torch.zeros(1, input.size(1), self.hidden_size)
        output, (hn, cn) = self.lstm(input, (h0, c0))
        output = self.fc(output[-1, :, :])
        return output

3. 加载已经训练好的模型

model = LSTMModel(input_size, hidden_size, output_size)
model.load_state_dict(torch.load(PATH))

其中，`PATH`是保存模型权重的文件路径。

4. 将模型设为评估模式

model.eval()

5. 使用模型进行预测

with torch.no_grad():
    output = model(input)

其中，`input`是输入数据的张量。

这些步骤可以在Python中执行，以加载和使用已经训练好的LSTM模型。