lstm二分类python

根据引用内容，您想了解如何使用LSTM进行二分类的Python代码。根据引用[2]中的说明，您可以按照以下步骤来实现：

1. 将embedding层替换为BERT，将LSTM的input_size设为BERT的输出size（768）。
2. 由于使用双向LSTM（BiLSTM），需要将正向最后一层和反向最后一层拼接起来，因此Linear层的输入维度应该是拼接后的维度。
3. 由于是二分类问题，output_size设为2。

下面是一个简单的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
from transformers import BertModel

class LSTMClassifier(nn.Module):
    def __init__(self, hidden_size, output_size):
        super(LSTMClassifier, self).__init__()
        self.bert = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')
        self.lstm = nn.LSTM(input_size=768, hidden_size=hidden_size, batch_first=True, bidirectional=True)
        self.linear = nn.Linear(hidden_size*2, output_size)

    def forward(self, input_ids, attention_mask):
        _, pooled_output = self.bert(input_ids=input_ids, attention_mask=attention_mask)
        lstm_output, _ = self.lstm(pooled_output.unsqueeze(0))
        output = self.linear(lstm_output.squeeze(0))
        return output

# 根据您的需求设置hidden_size和output_size
hidden_size = 128
output_size = 2

# 创建模型实例
model = LSTMClassifier(hidden_size, output_size)

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
    # 输入数据和标签
    output = model(input_ids, attention_mask)
    loss = criterion(output, labels)

    # 反向传播和优化
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

# 在测试集上进行预测
predicted = model(test_input_ids, test_attention_mask)

请注意，此代码仅提供了一个基本的框架，您可能需要根据您的具体需求进行修改和定制。此外，您还需要根据您的实际情况，准备好输入数据、标签以及测试数据。希望这能帮到您！