我打算在Pytorch中用多个存储单元块实现LSTM - 或多个LSTM单元，LSTM单元是每层的存储块及其门的集合，但似乎基类 torch.nn.LSTM 只能实现多个-layer LSTM，每层有一个LSTM单元：
lstm = torch.nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers)
哪里（来自Pytorch的文件）：
-
input_size是网络的输入维度， -
hidden_size是每个图层的隐藏状态维度（即每个图层的维度）， -
num_layer是网络的层数
因此，从上面，每个LSTM单元恰好具有一个单元（每个LSTM单元的单元状态因此是标量），因为对于每个层，单元状态的维度对应于隐藏状态的维度（即 hidden_size ） .
然而，在Hochreiter和Schmidhuber [1997]提出的原始LSTM模型中，每个LSTM块/单元可以包含几个单元：LSTM Network [Hochreiter, 1997]
有办法吗？
1 回答
据我所知，两个LSTM-Cells像往常一样连接 . 本文中图2的描述如下：
图2中的图可能很难解释，但它应该是一个带有hidden_layer和状态输入的LSTM .