关于pytorch的lstm输出的理解

之前陷入了对pytorch的lstm输出的误区，后来画图终于明白了

上图为lstm的一个简易模型，中间可能有很多层，而lstm的输出，以batch_first=True为例：(padding了）

output的形状为【batch_num,max_sequence_len,hidden_size*num_of_direction】,显示【最后一层】的【双向】的lstm输出

其中一个样本为例：【t0前向结果+t0反向结果，t1前+t1反，……，tn前+tn反】

对于前向lstm，输出是tn前；对于反向lstm，输出是t0反。要注意输出的位置。

如果只使用最终结果，要将需要的数据按位置抽出来，如果要使用每一层的数据，需要使用（h_n,c_n）那一组数据

对于h_n，只显示最后一个时刻的结果，

其输出的结构是【第一层lstm前向，第一层的反向，第二层的前向，第二层的反向，……】

注意：t0反向结果=最后一层反向，tn前向结果=最后一层前向，一定要注意对应的位置。