最近在着手于使用ConvLSTM进行时空序列预测问题，由于本人刚接触深度学习，很多代码都还理不清，故想到自己通过记录来加深对模型的理解，肯定会有很多问题和不专业的地方，若有网友看见，请不吝指教，谢谢。
ConvLSTM是施博士在《Convolutional LSTM Network: A Machine Learning Approach for Precipitation Nowcasting》论文首次提出，ConvLSTM同时拥有LSTM的时间序列处理能力和CNN的空间特征处理能力，可用于处理如降雨天气预报等时空序列问题。
在此，不仔细讨论ConvLSTM的原理，但要知道一个基本的就是ConvLSTM是直接基于LSTM改出来的（我的理解），LSTM中每个时间点输入的是一维数据，而ConvLSTM就是LSTM每个时间点中输入二维数据，然后在这个时间点里卷积存入有价值的信息。
这张图片也摘至网络，想主要说明的一点就是ConvLSTM中的层数就指的是LSTM的层数，每个时间点前后有h和c的传入传出，每层之间的时间点之间有着h的传入和传出。
本人选择CDSN中最常见的，基于Pytorch深度学习框架的ConvLSTM代码，在他人已有注解的情况下，逐行进行代码更详细的注解，供像我这样的新手学习。文章来源：https://www.toymoban.com/news/detail-515792.html
import numpy as np
from torch.utils.data import Dataset,DataLoader
import torch
import torch.nn as nn
"""
定义ConvLSTM每一层的、每个时间点的模型单元，及其计算。
"""
class ConvLSTMCell(nn.Module):
def __init__(self, input_dim, hidden_dim, kernel_size, bias):
"""
单元输入参数如下：
input_dim: 输入张量对应的通道数，对于彩图为3，灰图为1。
hidden_dim: 隐藏状态的神经单元个数，也就是隐藏层的节点数，应该可以按计算需要“随意”设置。
kernel_size: (int, int)，卷积核，并且卷积核通常都需要为奇数。
bias: bool，单元计算时，是否加偏置，通常都要加，也就是True。
"""
super(ConvLSTMCell, self).__init__() #self：实例化对象，__init__()定义时该函数就自动运行,
#super()是实例self把ConvLSTMCell的父类nn.Modele的__init__()里的东西传到自己的__init__()里
#总之，这句是搭建神经网络结构必不可少的。
self.input_dim = input_dim
self.hidden_dim = hidden_dim
self.kernel_size = kernel_size
self.padding = kernel_size[0] // 2, kernel_size[1] // 2 #//表示除法后取整数，为使池化后图片依然对称，故这样操作。
self.bias = bias
"""
nn.Conv2D(in_channels,out_channels,kernel_size,stride,padding,dilation=1,groups=1,bias)
二维的卷积神经网络
"""
self.conv = nn.Conv2d(in_channels=self.input_dim + self.hidden_dim, #每个单元的输入为上个单元的h和这个单元的x，
#所以h和x要连接在一起，在x的通道数上与h的维度上相连。
out_channels=4 * self.hidden_dim, #输入门，遗忘门，输出门，激活门是LSTM的体现，
#每个门的维度和隐藏层维度一样，这样才便于进行+和*的操作
#输出了四个门，连接在一起，后面会想办法把门的输出单独分开，只要想要的。
kernel_size=self.kernel_size,
padding=self.padding,
bias=self.bias)
def forward(self, input_tensor, cur_state):
"""
input_tensor:此时还是四维张量，还未考虑len_seq，[batch_size,channels,h,w]，[b,c,h,w]。
cur_state:每个时间点单元内，包含两个状态张量：h和c。
"""
h_cur, c_cur = cur_state #h_cur的size为[batch_size,hidden_dim,height,width],c_cur的size相同,也就是h和c的size与input_tensor相同
combined = torch.cat([input_tensor, h_cur], dim=1) #把input_tensor与状态张量h,沿input_tensor通道维度(h的节点个数），串联。
#combined:[batch_size,input_dim+hidden_dim,height,weight]
combined_conv = self.conv(combined) #Conv2d的输入，[batch_size,channels,height,width]
#Conv2d的输出，[batch_size,output_dim,height,width]，这里output_dim=input_dim+hidden_dim
cc_i, cc_f, cc_o, cc_g = torch.split(combined_conv, self.hidden_dim, dim=1) #将conv的输出combined_conv([batch_size,output_dim,height,width])
#分成output_dim这个维度去分块，每个块包含hidden_dim个节点信息
#四个块分别对于i,f,o,g四道门，每道门的size为[b,hidden_dim,h,w]
i = torch.sigmoid(cc_i) # 输入门
f = torch.sigmoid(cc_f) # 遗忘门
o = torch.sigmoid(cc_o) # 输出门
g = torch.tanh(cc_g) #激活门
c_next = f * c_cur + i * g #主线，遗忘门选择遗忘的+被激活一次的输入，更新长期记忆。
h_next = o * torch.tanh(c_next) #短期记忆，通过主线的激活和输出门后，更新短期记忆（即每个单元的输出）。
return h_next, c_next #输出当前时间点输出给下一个单元的，两个状态张量。
def init_hidden(self, batch_size, image_size):
"""
初始状态张量的定义，也就是说定义还未开始时输入给单元的h和c。
"""
height, width = image_size
init_h = torch.zeros(batch_size, self.hidden_dim, height, width, device=self.conv.weight.device) #初始输入0张量
init_c = torch.zeros(batch_size, self.hidden_dim, height, width, device=self.conv.weight.device) #[b,hidden_dim,h,w]
#self.conv.weight.device表示创建tensor存放的设备
#和conv2d进行的设备相同
return (init_h,init_c)
"""
定义整个ConvLSTM按序列和按层数的结构和计算。
输入介绍:
五维数据，[batch_size,len_seq,channels,height,width] or [l,b,c,h,w]。
输出介绍:
输出两个列表：layer_output_list和last_state_list。
列表0：layer_output_list--单层列表，每个元素表示一层LSTM层的输出h状态,每个元素的size=[b,l,hidden_dim,h,w]。
列表1：last_state_list--双层列表，每个元素是一个二元列表[h,c],表示每一层的最后一个时间单元的输出状态[h,c],
h.size=c.size=[b,hidden_dim,h,w]
使用示例:
>> x = torch.rand((64, 20, 1, 64, 64))
>> convlstm = ConvLSTM(1, 30, (3,3), 1, True, True, False)
>> _,last_states = convlstm(x)
>> h = last_states[0][0] #第一个0表示要第1层的列表，第二个0表示要h的张量。
"""
class ConvLSTM(nn.Module):
"""
输入参数如下：
input_dim:输入张量对应的通道数，对于彩图为3，灰图为1。
hidden_dim:h,c两个状态张量的节点数，当多层的时候，可以是一个列表，表示每一层中状态张量的节点数。
kernel_size:卷积核的尺寸，默认所有层的卷积核尺寸都是一样的，也可以设定不同的lstm层的卷积核尺寸不同。
num_layers:lstm的层数，需要与len(hidden_dim)相等。
batch_first:dimension 0位置是否是batch，是则True。
bias:是否加偏置，通常都要加，也就是True。
return_all_layers:是否返回所有lstm层的h状态。
"""
def __init__(self, input_dim, hidden_dim, kernel_size, num_layers,
batch_first=True, bias=True, return_all_layers=False):
super(ConvLSTM, self).__init__()
self._check_kernel_size_consistency(kernel_size) #后面def了的，检查卷积核是不是列表或元组。
kernel_size = self._extend_for_multilayer(kernel_size, num_layers) # 如果为多层，将卷积核以列表的形式分入多层，每层卷积核相同。
hidden_dim = self._extend_for_multilayer(hidden_dim, num_layers) # 如果为多层，将隐藏节点数以列表的形式分入多层，每层卷积核相同。
if not len(kernel_size) == len(hidden_dim) == num_layers: # 判断卷积层数和LSTM层数的一致性，若不同，则报错。
raise ValueError('Inconsistent list length.')
self.input_dim = input_dim
self.hidden_dim = hidden_dim
self.kernel_size = kernel_size
self.num_layers = num_layers
self.batch_first = batch_first
self.bias = bias
self.return_all_layers = return_all_layers #一般都为False。
cell_list = [] #每个ConvLSTMCell会存入该列表中。
for i in range(0, self.num_layers): # 当LSTM为多层，每一层的单元输入。
if i==0:
cur_input_dim = self.input_dim #一层的时候，单元输入就为input_dim，多层的时候，单元第一层输入为input_dim。
else:
cur_input_dim = self.hidden_dim[i - 1] #多层的时候，单元输入为对应的，前一层的隐藏层节点情况。
cell_list.append(ConvLSTMCell(input_dim=cur_input_dim,
hidden_dim=self.hidden_dim[i],
kernel_size=self.kernel_size[i],
bias=self.bias))
self.cell_list = nn.ModuleList(cell_list) # 把定义的多个LSTM层串联成网络模型，ModuleList中模型可以自动更新参数。
def forward(self, input_tensor, hidden_state=None):
"""
input_tensor: 5D张量，[l, b, c, h, w] 或者 [b, l, c, h, w]
hidden_state: 第一次输入为None，
Returns：last_state_list, layer_output
"""
if not self.batch_first:
input_tensor = input_tensor.permute(1, 0, 2, 3, 4) # (t, b, c, h, w) -> (b, t, c, h, w)
if hidden_state is not None:
raise NotImplementedError()
else:
b, _, _, h, w = input_tensor.size() # 自动获取 b,h,w信息。
hidden_state = self._init_hidden(batch_size=b,image_size=(h, w))
layer_output_list = []
last_state_list = []
seq_len = input_tensor.size(1) #根据输入张量获取lstm的长度。
cur_layer_input = input_tensor #主线记忆的第一次输入为input_tensor。
for layer_idx in range(self.num_layers): #逐层计算。
h, c = hidden_state[layer_idx] #获取每一层的短期和主线记忆。
output_inner = []
for t in range(seq_len): #序列里逐个计算，然后更新。
h, c = self.cell_list[layer_idx](input_tensor=cur_layer_input[:, t, :, :, :],cur_state=[h, c])
output_inner.append(h) #第layer_idx层的第t个stamp的输出状态。
layer_output = torch.stack(output_inner, dim=1) #将第layer_idx层的所有stamp的输出状态串联起来。
cur_layer_input = layer_output #准备第layer_idx+1层的输入张量，其实就是上一层的所有stamp的输出状态。
layer_output_list.append(layer_output) #当前层(第layer_idx层）的所有timestamp的h状态的串联后，分层存入列表中。
last_state_list.append([h, c]) #当前层（第layer_idx层）的最后一个stamp的输出状态的[h,c]，存入列表中。
if not self.return_all_layers: #当不返回所有层时
layer_output_list = layer_output_list[-1:] #只取最后一层的所有timestamp的h状态。
last_state_list = last_state_list[-1:] #只取最后一层的最后的stamp的输出状态[h,c]。
return layer_output_list, last_state_list
def _init_hidden(self, batch_size, image_size):
"""
所有lstm层的第一个时间点单元的输入状态。
"""
init_states = []
for i in range(self.num_layers):
init_states.append(self.cell_list[i].init_hidden(batch_size, image_size)) #每层初始单元，输入h和c，存为1个列表。
return init_states
@staticmethod #静态方法，不需要访问任何实例和属性，纯粹地通过传入参数并返回数据的功能性方法。
def _check_kernel_size_consistency(kernel_size):
"""
检测输入的kernel_size是否符合要求，要求kernel_size的格式是list或tuple
"""
if not (isinstance(kernel_size, tuple) or
(isinstance(kernel_size, list) and all([isinstance(elem, tuple) for elem in kernel_size]))):
raise ValueError('`kernel_size` must be tuple or list of tuples')
@staticmethod
def _extend_for_multilayer(param, num_layers):
"""
扩展到LSTM多层的情况
"""
if not isinstance(param, list):
param = [param] * num_layers
return param
x = torch.rand((64, 20, 1, 64, 64))
convlstm = ConvLSTM(1, 30, (3,3), 1, True, True, False)
_, last_states = convlstm(x)
h = last_states[0][0] # 第一个0表示要第一层的列表，第二个0表示要列表里第一个位置的h输出。设定ConvLSTM为1层，每层隐藏单元节点数为30，卷积核（3，3），这个程序运行后可以发现，输入x的size为[64,20,1,64,64]，输出的第一层h的size为[64,30,64,64]，符合预期。文章来源地址https://www.toymoban.com/news/detail-515792.html
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