我正在尝试使用 PyTorch LSTM 训练一个简单的 2 层神经网络，但在解释 PyTorch 文档时遇到问题。具体来说，我不太确定如何处理我的训练数据的形状。
我想要做的是通过小批量在一个非常大的数据集上训练我的网络，其中每个批次的长度为 100 个元素。每个数据元素将有 5 个特征。文档指出层的输入应该是形状（seq_len、batch_size、input_size）。我应该如何塑造输入？
我一直在关注这篇文章：https : //discuss.pytorch.org/t/understanding-lstm-input/31110/3，如果我正确解释了这一点，每个小批量应该是形状 (100, 100, 5 ）。但在这种情况下，seq_len 和 batch_size 有什么区别？另外，这是否意味着输入 LSTM 层的第一层应该有 5 个单元？
谢谢！