pytorch lstm

PyTorch提供了LSTM层，可以方便地调用。在使用LSTM时，您需要定义初始状态值（一个二元组），并定义LSTM网络模型。在模型的forward方法中，您可以通过使用F.one_hot将输入转换为一个只有一个元素为1，其他元素为0的向量，并将其传入LSTM层进行处理。然后，您可以使用线性层将LSTM的输出转换为最终的预测结果。为了使用LSTM模型，您还可以定义一个begin_state方法，用于生成初始状态值。

下面是一个示例代码，展示了如何使用PyTorch搭建一个LSTM网络模型：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim

class LSTM_Net(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, hidden_size, **kwargs):
        super(LSTM_Net, self).__init__(**kwargs)
        self.vocab_size = vocab_size
        self.hidden_size = hidden_size
        self.LSTMlayer = nn.LSTM(vocab_size, hidden_size, num_layers=2)
        self.L1 = nn.Linear(hidden_size, vocab_size)
    
    def forward(self, inputs, state):
        X = F.one_hot(inputs.T.long(), self.vocab_size)
        X = X.to(torch.float32)
        Y, state = self.LSTMlayer(X, state)
        Y = Y.reshape((-1, Y.shape[-1]))
        Y = self.L1(Y)
        return Y, state
    
    def begin_state(self, batch_size):
        return (torch.zeros(self.LSTMlayer.num_layers, batch_size, self.hidden_size), 
                torch.zeros(self.LSTMlayer.num_layers, batch_size, self.hidden_size))

# 示例代码结束

以上是使用PyTorch搭建LSTM网络的简单示例。您可以根据您的具体需求进行进一步的调整和优化。如果您有任何其他关于PyTorch LSTM的问题，请随时提问。

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