使用PyTorch实现LSTM模型

LSTM（长短期记忆网络）是一种在序列数据建模中广泛使用的循环神经网络（RNN）变体。它通过引入记忆单元和门控机制，能够有效地处理长期依赖关系，并在各种任务中取得了显著的成绩。在本文中，我们将使用PyTorch库来实现一个简单的LSTM模型，并对其进行训练和预测。

首先，我们需要导入所需的库：

import torch
import torch.nn as nn

接下来，我们定义一个LSTM模型的类。在这个类中，我们将定义LSTM的结构，包括输入维度、隐藏状态维度、层数等。同时，我们还定义了前向传播函数，其中包含了LSTM的计算逻辑。

class LSTMModel(nn