LTSM实例代码pytorch

以下是使用PyTorch实现LSTM的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义LSTM模型
class LSTMModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size):
        super(LSTMModel, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, 1)

    def forward(self, input):
        output, _ = self.lstm(input)
        output = self.fc(output\[-1\])
        return output

# 实例化LSTM模型
input_size = 10
hidden_size = 20
lstm_model = LSTMModel(input_size, hidden_size)

# 定义输入数据
input = torch.randn(5, 3, input_size)  # 输入数据维度为(序列长度, batch大小, 特征维度)

# 前向传播
output = lstm_model(input)

print(output)

在这个示例中，我们首先定义了一个LSTM模型，其中包含一个LSTM层和一个全连接层。然后我们实例化了这个LSTM模型，并定义了输入数据。最后，我们通过调用模型的forward方法进行前向传播，得到输出结果。输出结果的维度为(1, 1)，表示预测的结果。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际应用中可能需要根据具体任务进行模型的设计和调整。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* [循环神经网络--LSTM与PyTorch实现（前馈）](https://blog.csdn.net/jasminefeng/article/details/110748828)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *3* [LSTM基础理论与实例](https://blog.csdn.net/baidu_33512336/article/details/127847148)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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