能否请有人解释以下代码:
import torchimport torch.nn as nninput = torch.randn(5, 3, 10)h0 = torch.randn(2, 3, 20)c0 = torch.randn(2, 3, 20)rnn = nn.LSTM(10,20,2)output, (hn, cn) = rnn(input, (h0, c0))print(input)在调用rnn rnn(input, (h0, c0))时，我们在括号中传递了参数h0和c0。这意味着什么？如果(h0, c0)代表一个单一的值，那么这个值是什么？这里传递的第三个参数又是什么？然而，在rnn = nn.LSTM(10,20,2)这行中，我们在LSTM函数中没有使用括号就传递了参数。谁能解释一下这个函数调用是如何工作的？
回答：
赋值rnn = nn.LSTM(10, 20, 2)创建了一个新的nn.Module实例，使用了nn.LSTM类。其前三个参数分别是input_size（这里是10），hidden_size（这里是20）和num_layers（这里是2）。
另一方面，rnn(input, (h0, c0))实际上是在调用该类实例，即运行__call__方法，这大致相当于该模块的forward函数。nn.LSTM的__call__方法接受两个参数：input（形状为(sequnce_length, batch_size, input_size)）和一个包含两个张量的元组(h_0, c_0)（在nn.LSTM的基本用例中，这两个张量的形状都是(num_layers, batch_size, hidden_size)）
在使用内置函数时，请随时参考PyTorch文档，您将找到参数列表的精确定义（用于初始化类实例的参数）以及输入/输出规格（在使用该模块推理时）。
您可能对这种符号表示法感到困惑，以下是一个小例子，可能会有所帮助:
-
元组作为输入:
def fn1(x, p): a, b = p # 解包输入 return a*x + b>>> fn1(2, (3, 1))>>> 7 -
元组作为输出
def fn2(x): return x, (3*x, x**2) # 实际上输出是一个整数和一个元组的元组 >>> x, (a, b) = fn2(2) # 解包(2, (6, 4))>>> x, a, b(2, 6, 4)
