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• nn.lstm()
• nn.lstmcell()
• 一个高端的lstm模型

近些年随着深度学习和自然语言处理的结合加深，RNN的使用也越来越多，关于RNN的基础知识，推荐阅读colah的文章入门。PyTorch中实现了如今最常用的三种RNN：RNN（vanilla RNN）、LSTM和GRU。此外还有对应的三种RNNCell。

RNN和RNNCell层的区别在于前者一次能够处理整个序列，而后者一次只处理序列中一个时间点的数据，前者封装更完备更易于使用，后者更具灵活性。实际上RNN层的一种后端实现方式就是调用RNNCell来实现的。

nn.lstm()

直接上代码和讲解：

import torch
from torch import nn

# 2层的LSTM计算单元,输入的维度=10,隐藏单元和记忆单元hidden_len=20（输出也是20维）
model = nn.LSTM