在你给出的LSTM中，x = x.view(x.size(0), x.size(1), -1)是什么意思？

这行代码的作用是将输入张量 x 的形状从 (batch_size, seq_len, input_size) 转换为 (batch_size, seq_len, -1)，其中 -1 表示自动计算该维度的大小，以保证张量的总大小不变。这个操作通常用于将输入张量展平成一个二维矩阵，以便于输入到全连接层等需要二维输入的模块中。

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def forward(self, sentence, length): embeds = self.word_embeddings(sentence) x = embeds.view(len(sentence), self.batch_size, -1) lstm_out, self.hidden = self.lstm(x, self.hidden) # 实验二：使用平均池化 y = self.hidden2label(lstm_out[-1]) y = F.softmax(y, dim=-1) return y将单输出改成平均池化输出

好的，您想将这段代码中的单输出改为平均池化输出，可以将代码修改为：

def forward(self, sentence, length):
    embeds = self.word_embeddings(sentence)
    x = embeds.view(len(sentence), self.batch_size, -1)
    lstm_out, self.hidden = self.lstm(x, self.hidden)
    # 实验二：使用平均池化
    avg_pool = torch.mean(lstm_out, 0)
    y = self.hidden2label(avg_pool)
    y = F.softmax(y, dim=-1)
    return y

这里将`lstm_out`进行平均池化操作，得到一个固定长度的向量`avg_pool`，然后通过`hidden2label`层将其转化为输出。

以上问题报错的地方是冒号后面的代码，请求给出修改方法： def forward(self, x): h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(device) c0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(device) x = x.view(-1, self.look_back, 1) out, _ = self.lstm1(x, (h0, c0)) out, _ = self.lstm2(out, (h0, c0)) out = self.fc(out[:, -1, :]) return out

从你提供的代码来看，问题依旧出现在 `to()` 方法的调用上。为了解决这个问题，需要确保 `device` 变量在 `forward()` 方法中得以定义，并且能够正确地传递给 `to()` 方法。

一种简单的解决方法是将 `device` 作为 `forward()` 方法的参数传递进来，例如：

def forward(self, x, device):
    h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(device)
    c0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(device)
    
    x = x.view(-1, self.look_back, 1)
    
    out, _ = self.lstm1(x, (h0, c0))
    out, _ = self.lstm2(out, (h0, c0))
    
    out = self.fc(out[:, -1, :])
    
    return out

这样，在调用 `forward()` 方法时，可以将 `device` 变量传递进去，例如：

device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model = MyModel(...)
x = torch.randn(10, 5, 1)
y_pred = model.forward(x, device=device)

这样就可以避免 `'int' object is not callable` 的错误了。