convLSTM 理解与实现_convlstm时序怎么输入

本文主要是有关convLSTM的pytorch实现代码的理解，原理请移步其他博客。

在pytorch中实现LSTM或者GRU等RNN一般需要重写cell，每个cell中包含某一个时序的计算，也就是以下：

在传统LSTM中，LSTM每次要调用t次cell，t就是时序的总长度，如果是n层LSTM就相当于一共调用了n*t次cell

class ConvLSTMCell(nn.Module):
 
    def __init__(self, input_size, input_dim, hidden_dim, kernel_size, bias):
        """
        Initialize ConvLSTM cell.
        Parameters
        ----------
        input_size: (int, int)
            Height and width of input tensor as (height, width).
        input_dim: int
            Number of channels of input tensor.
        hidden_dim: int
            Number of channels of hidden state.
        kernel_size: (int, int)
            Size of the convolutional kernel.
        bias: bool
            Whether or not to