1、输入input：数据维度是 (seq, batch, feature)，即序列长度、batch_size、每个时刻特征数量。
2、output, (hn, cn) = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers)
input_size：每时刻输入特征数量
hidden_size：隐藏层特征数量，决定着输出每一时刻的特征维度
num_layers：隐藏层数量
output：输出结果，维度为（seq， batch_size，hidden_size），相比于输入而言，输出的时间长度和batch_size都不变，只有特征维度发生变化，与设置的隐藏状态数一致。
hn：最后一个时刻的隐藏状态，每一层都会有一个最后时刻的隐藏状态，因此它的维度为（num_layers，batch_size，hidden_size）。
cn：最后一个时刻的记忆单元状态，每一层都会有一个最后时刻的状态，因此它的维度也为（num_layers，batch_size，hidden_size）。
关于output和hn，output为最后一层所有时刻的隐藏状态输出，而hn为最后一个时刻的所有层的隐藏状态输出。因此，可以得到output[-1] = hn[-1]。
3、注意事项，与CNN不同的是batch_size在中间，而CNN通常Batch_size在第一个维度，可通过batch_first=True设置与CNN保持一致。
5、双向LSTM，设置bidirectional=True。与单向lstm区别在于，output的特征维度增加一倍，维度变为（seq， batch_size，2*hidden_size），层数也相当于增加了一倍，即每一层都会相应增加一层逆向推理的层，那么hn和cn的一个维度加倍，即（2*num_layers，batch_size，hidden_size）。由于双向lstm先从左到右再从右到左，因此hn的输出反而与output的第一个维度相等，output[0,:,hidden_size:] = hn[-1]。
4、示例代码
import numpy as np
from torch import nn
import torch
x = torch.randn(13, 7, 3)#seq length 13, batch size 7, features 3
lstm = nn.LSTM(3, 5, 2)
output, (hn, cn) = lstm(x)
print('input shape: ', x.shape) #13,7,3
print('output shape: ', output.shape) #13,7,5
print('hn shape: ', hn.shape) #2,7,5
print('cn shape: ', cn.shape) #2,7,5
#print(output[-1])
#print(hn[-1])
print(output[-1] == hn[-1]) #True, 二者相等
#batch_first=True
x = torch.randn(13, 7, 3)#seq length 7, batch size 13, features 3
lstm = nn.LSTM(3, 5, 2, batch_first=True) #batch size 13
output, (hn, cn) = lstm(x)
print('input shape: ', x.shape) #13,7,3
print('output shape: ', output.shape) #13,7,5
print('hn shape: ', hn.shape) #2,13,5
print('cn shape: ', cn.shape) #2,13,5
#print(output[:,-1,:]) #在序列维度上的最后一维
#print(hn[-1,])
print(output[:,-1,:] == hn[-1]) #True, 二者相等
#bidirectional=True
x = torch.randn(13, 7, 3)#seq length 13, batch size 7, features 3
lstm = nn.LSTM(3, 5, 2, bidirectional=True)
output, (hn, cn) = lstm(x)
print('input shape: ', x.shape) #13,7,3
print('output shape: ', output.shape) #13,7,10
print('hn shape: ', hn.shape) #4,7,5
print('cn shape: ', cn.shape) #4,7,5
print(output[-1])
print(hn[-1])
print(output[0, :, 5:] == hn[-1]) #True, 二者相等，由于双向lstm先从左到右再从右到左，因此hn的输出反而与output的第一个维度相等。