Pytorch实用教程：nn.LSTM内部是如何实现的

在 PyTorch 中， nn.LSTM 是实现长短期记忆（Long Short-Term Memory, LSTM）网络的一个类，广泛用于处理和预测 序列数据的任务。LSTM 是一种特殊类型的 循环神经网络（RNN），能够学习 长期依赖信息，这一点在普通的 RNN 中是很难做到的。

nn.LSTM 的基本介绍

nn.LSTM 对象在 PyTorch 中负责创建一个 LSTM 层。它的参数主要包括：

• input_size：输入特征的维度。
• hidden_size：LSTM 隐藏层的维度。
• num_layers：堆叠的 LSTM 层的数量（默认为1层）。
• bias：是否使用偏置（默认为True）。
• batch_first：输入和输出的维度顺序是否为 (batch, seq, feature)（默认为False，即 (seq, batch, feature)）。
• dropout：如果大于0，则除了最后一层外，其他层后会添加一个dropout层。
• bidirectional：是否使用双向LSTM（默认为False）。

LSTM 的工作原理

LSTM 通过以下几个关键的门控机制来更新和维护其状态：

1. 遗忘门（Forget Gate）：决定哪些信息应该被丢弃或保留。
2. 输入门（Input Gate）：决定哪些新信息是有用的，应该被添加到细胞状态中。
3. 输出门（Output Gate）：决定下一个隐藏状态应该包含哪些信息。

nn.LSTM 的源码解析

查看源码的方法

• 你可以在 GitHub 上的 PyTorch 仓库查看 nn.LSTM 的实现，文件通常位于 torch/nn/modules/rnn.py。
• 也可以在本地通过Python环境查看，例如：

  import torch.nn as nn
  print(nn.LSTM.__file__)
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nn.LSTM 核心源码（简化版）

这是一个简化的 nn.LSTM 类的实现：

class LSTM(RNNBase):
    def __init__(self, *args, **kwargs):
        super(LSTM, self).__init__('LSTM', *args, **kwargs)

    def forward(self, input, hx=None):  # 输入和初始隐藏状态
        self.check_forward_input(input)
        if hx is None:
            zeros = torch.zeros(self.num_layers * self.num_directions,
                                self.batch_size, self.hidden_size,
                                dtype=input.dtype, device=input.device)
            hx = (zeros, zeros)
        self.check_forward_hidden(input, hx[0], '[0]')
        self.check_forward_hidden(input, hx[1], '[1]')
        return _VF.lstm(input, hx, self._flat_weights, self.bias, self.num_layers,
                        self.dropout, self.training, self.bidirectional, self.batch_first)
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在这段代码中：

• __init__ 方法设置了 LSTM 的基本参数。
• forward 方法定义了 LSTM 的前向传播逻辑。这里使用了 _VF.lstm，它是一个底层的 C++/CUDA 实现，负责实际的计算工作。

细节和实现

PyTorch 中的 LSTM 实现利用高效的底层代码（通常是 C++ 或 CUDA）来进行数学运算，以确保运算速度。这些底层实现包括但不限于矩阵乘法、线性变换等，是优化过的，以支持并行处理和GPU加速。

LSTM 的完整实现细节和各种优化措施可以通过阅读它的底层实现源码