在深度学习中，LSTM（长短期记忆网络）是一种强大的循环神经网络结构，广泛应用于序列数据处理任务。而在PyTorch中，`nn.LSTM()`是实现LSTM的核心函数之一。今天，让我们一起探索它的主要参数吧！

首先，输入的维度`input_size`决定了每个时间步输入向量的大小；而隐藏状态的维度`hidden_size`则定义了LSTM单元输出的特征数量。这两个参数是构建LSTM模型的基础。💡

其次，`num_layers`表示堆叠的LSTM层数，默认为1层。增加层数可以提升模型的表达能力，但同时也会增加计算复杂度。此外，`batch_first=True`可以让输入和输出的形状变为`(batch, seq_len, input_size)`，更符合常见的数据格式。⏰

别忘了设置`dropout`参数来防止过拟合，以及通过`bidirectional=True`启用双向LSTM，从而捕捉更多上下文信息。✨

掌握这些参数后，你就能更好地驾驭LSTM的强大功能啦！🚀