用pytorch实现一个更深更复杂的lstm模型用于时序预测

可以使用PyTorch中的nn.LSTM模块来实现更深更复杂的LSTM模型，可以通过增加LSTM层数、调整隐藏层大小、使用dropout等技巧来增加模型的复杂度和性能。以下是一个简单的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

class DeepLSTM(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size):
        super(DeepLSTM, 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):
        out, _ = self.lstm(x)
        out = self.fc(out[:, -1, :])
        return out

在这个模型中，我们使用了nn.LSTM模块来实现LSTM层，使用nn.Linear模块来实现全连接层。可以通过调整num_layers参数来增加LSTM层数，通过调整hidden_size参数来增加隐藏层大小。