我正在使用LSTM进行离散时间序列预测问题，我需要了解是应该使用整个LSTM输出还是仅使用LSTM输出的最后张量。
我正在尝试为包含离散值的时间序列建模：-0、1、2、4、0、9、1、2、4、9 ..... 我正在使用连接到线性层的LSTM作为模型。序列的4个数字。反馈给模型以预测序列中的第5个数字（滑动窗口逻辑）。输入是一个热编码的，因此单个输入的维数是（4，1，11），其中11是序列的基数。
我正在使用pytorch，序列正确，唯一的问题是每个输入的LSTM输出是：- LSTM_Output，（LSTM_Hidden，LSTM_cell_state）。 LSTM_Output包含每个输入馈送的所有四个值的隐藏状态输出，LSTM_Hidden包含最后一个值（每个输入馈送的四个值当中）的隐藏状态输出。
现在的问题是：-LSTM_Output（包含所有四个数字的隐藏状态）和LSTM_Hidden（包含紧邻的前一个数字的隐藏状态）中的哪一个应该馈送到线性层。
LSTM_Output，（LSTM_Hidden，LSTM_cell_state）= nn.LSTM（input_dim，output_dim）
输出= F.relu（nn.Linear（LSTM_output.view（1，-1））） 要么 输出= F.relu（nn.Linear（LSTM_Hidden.view（1，-1）））
因此，我也需要知道线性图层的输入和输出尺寸。
P.S。 -从逻辑上讲，我只知道应该提供最后一个隐藏状态，即LSTM_Hidden，但是我看到的大多数示例都将整个隐藏状态（LSTM_Output）馈送到了下一层。
在此先感谢您的帮助！