import torch
import torch.nn as nn
lstm = nn.LSTM(
input_size=10,
hidden_size=20,
num_layers=1,
batch_first=True
)
input = torch.randn(3, 5, 10) # batch_size=3, seq_len=5, num_features=10
h0 = torch.randn(1, 3, 20)
c0 = torch.randn(1, 3, 20)
output, (h, c) = lstm(input, (h0, c0))
"""
h和c都是三维张量，其中第一维度表示该LSTM层的层数num_layers，默认为1
output是三维张量
output[:, -1, :] 与 h[-1, :, :]是一样的
当多个LSTM层叠加时，它们之间的数据传递用每一层的output
最后一个LSTM层与全连接层相连时，采用最后一层的h[-1, :, :]作为全连接层的输入
"""torch中LSTM层的理解与记录
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