torch.nn.LSTM的参数、输入输出维度
参考资料：
https://blog.csdn.net/clam76890/article/details/110235897
https://blog.csdn.net/foneone/article/details/104002372
https://www.caidhome.cn/details/422
场景：
场景一：假如有很多句子，每个句子都由50个词组成，每个词都由一个向量表示，向量的长度为8（用一些词嵌入等方法形成的，例如10010011表示“你”这个字，01101101表示“我”这个字）。这里的一个句子就是一个序列
场景二：假如有很多城市的天气信息，每个城市的天气信息都由50天的天气信息组成，每天的天气信息都由一个向量表示，向量的长度为8（比如由温度、空气质量等8个指标组成）。这里的一个城市在这50天的天气信息就是一个序列。
规定：
seq_len：序列长度。在场景一中就是一个句子的长度50；场景二中就是一个城市的天气信息所统计的天数，也是50
batch_size：一个Batch的大小，例如为5，每次gradient descent需要考虑的句子数/城市数。
input_size：一个序列中每个元素的向量长度。场景一中就是一个词的向量长度8，场景二中就是一天的天气信息的向量长度，也是8。
num_layers：隐藏层层数
hidden_size：隐藏层单元个数。注意：一层单向LSTM的输出向量长度=hidden_size，而一层双向LSTM的输出向量长度=2*hidden_size
尤其注意的是hidden_size和bidirectional的关系。
按照我的理解，hidden_size=层数*隐藏层单元个数
假如希望隐藏层单元是10个，
如果bidirectional=False，意味着是单层LSTM，则hidden_size就要设置为10
如果bidirectional=True，意味着是双层LSTM，则hidden_size要设置为20
函数定义（以双层LSTM为例）：
torch.nn.LSTM(input_size=8,hidden_size=20,num_layers=1,bias=True,batch_first=False,dropout=0.5,bidirectional=True)
输入的维度：
(input, (h_0, c_0))
其中：
input的维度为：(seq_len, batch_size, input_size)
h_0维度为：(num_layers*num_directions, batch_size, hidden_size)，表示隐藏层的初始状态
c_0的维度为：(num_layers*num_directions, batch_size, hidden_size)，表示cell的初始状态
例如：
((50, 5, 8), ((1*2, 5, 10),(1*2, 5, 10)))
输出的维度：
(ouput,(h_n, c_n))
其中：
output维度为：(seq_len, batch_size, num_directions* hidden_size)
h_n维度为：(num_layers*num_directions, batch_size, hidden_size)
c_n维度为：(num_layers*num_directions, batch_size, hidden_size)
（注意上述output中的num_directions的位置，和h_0、c_0、h_n、c_n的位置是不一样的，前者是乘在第三个参数hidden_size上的，后者是乘在第一个参数num_layers上的。）
例如：
((50, 5, 2*10), ((1*2, 5, 10),(1*2, 5, 10)))