pytorch中CNN和LSTM输入的区别是什么

CNN和LSTM在输入数据的维度上有所不同。

对于CNN来说，输入通常是一个三维张量，形状为（batch_size，channel，height，width），其中batch_size表示输入数据的样本数，channel表示数据的通道数，height和width表示输入数据的高度和宽度。

对于LSTM来说，输入通常是一个三维张量，形状为（seq_len，batch_size，input_size），其中seq_len表示输入序列的长度，batch_size表示输入数据的样本数，input_size表示输入数据的特征维度。

因此，CNN适用于处理图像、视频等数据，而LSTM适用于处理序列数据，例如文本、语音等。需要根据具体的应用场景选择合适的模型和数据处理方式。