pytorch 自己写LSTM

在 PyTorch 中，可以使用 `nn.LSTM` 类来构建 LSTM 模型。但是，如果你想自己实现 LSTM 模型，可以按照以下步骤：

1. 定义 LSTM 的权重参数，包括输入门、遗忘门、输出门以及候选单元状态的权重矩阵和偏置向量。

2. 编写 LSTM 的前向传播逻辑，包括计算输入门、遗忘门、输出门以及候选单元状态的输出，并根据这些输出计算当前时刻的 LSTM 输出和当前时刻的细胞状态。

3. 编写 LSTM 的反向传播逻辑，计算权重和偏置的梯度以及上一层的误差梯度，并将其传递给下一层。

以下是一个简单的基于 PyTorch 的 LSTM 实现示例：

import torch
import torch.nn as nn

class LSTM(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers):
        super(LSTM, self).__init__()
        self.input_size = input_size
        self.hidden_size = hidden_size
        self.num_layers = num_layers
        
        # 初始化 LSTM 的权重参数
        self.W_ii = nn.Parameter(torch.Tensor(input_size, hidden_size))
        self.W_hi = nn.Parameter(torch.Tensor(hidden_size, hidden_size))
        self.b_i = nn.Parameter(torch.Tensor(hidden_size))
        self.W_if = nn.Parameter(torch.Tensor(input_size, hidden_size))
        self.W_hf = nn.Parameter(torch.Tensor(hidden_size, hidden_size))
        self.b_f = nn.Parameter(torch.Tensor(hidden_size))
        self.W_ig = nn.Parameter(torch.Tensor(input_size, hidden_size))
        self.W_hg = nn.Parameter(torch.Tensor(hidden_size, hidden_size))
        self.b_g = nn.Parameter(torch.Tensor(hidden_size))
        self.W_io = nn.Parameter(torch.Tensor(input_size, hidden_size))
        self.W_ho = nn.Parameter(torch.Tensor(hidden_size, hidden_size))
        self.b_o = nn.Parameter(torch.Tensor(hidden_size))
        
        # 初始化 LSTM 的记忆细胞状态和隐藏状态
        self.c_init = nn.Parameter(torch.Tensor(1, hidden_size))
        self.h_init = nn.Parameter(torch.Tensor(1, hidden_size))
        
        # 初始化 LSTM 的权重参数为随机值
        self.reset_parameters()
        
    def reset_parameters(self):
        std = 1.0 / math.sqrt(self.hidden_size)
        for weight in self.parameters():
            weight.data.uniform_(-std, std)
            
    def forward(self, x):
        # 初始化 LSTM 的记忆细胞状态和隐藏状态
        c = self.c_init.repeat(x.size(0), 1)
        h = self.h_init.repeat(x.size(0), 1)
        
        for i in range(self.num_layers):
            # 计算输入门、遗忘门、输出门以及候选单元状态的输出
            i_t = torch.sigmoid(torch.matmul(x, self.W_ii) + torch.matmul(h, self.W_hi) + self.b_i)
            f_t = torch.sigmoid(torch.matmul(x, self.W_if) + torch.matmul(h, self.W_hf) + self.b_f)
            g_t = torch.tanh(torch.matmul(x, self.W_ig) + torch.matmul(h, self.W_hg) + self.b_g)
            o_t = torch.sigmoid(torch.matmul(x, self.W_io) + torch.matmul(h, self.W_ho) + self.b_o)
            
            # 更新当前时刻的 LSTM 输出和当前时刻的细胞状态
            c = f_t * c + i_t * g_t
            h = o_t * torch.tanh(c)
            
        return h, c

以上代码中，我们定义了一个名为 `LSTM` 的自定义 PyTorch 模型，它包含三个参数：输入维度 `input_size`、隐藏层维度 `hidden_size` 和 LSTM 的层数 `num_layers`。在 `__init__` 方法中，我们定义了 LSTM 的所有权重参数，并初始化了记忆细胞状态和隐藏状态。在 `forward` 方法中，我们计算了 LSTM 的前向传播逻辑，并返回当前时刻的 LSTM 输出和当前时刻的细胞状态。