Kannst du mir ein vollständiges LSTM-Neuronales Netzwerk von Grund auf schreiben und dabei das PyTorch-Modul verwenden?
Was ist ein gutes Mojito-Rezept? Ich mag meine Mojitos nicht zu süß, also halte den Zucker minimal. Hier ist ein einfaches Mojito-Rezept, das du nach Belieben anpassen kannst:

Zutaten:
- 2 oz weißer Rum
- 1 oz Limettensaft
- 1 TL Kristallzucker (oder weniger, je nach Geschmack)
- 6-8 frische Minzblätter
- Club Soda
- Eis

Anleitung:
1. In einem Cocktail-Shaker die Minzblätter mit dem Zucker und dem Limettensaft zerdrücken, bis die Blätter zerquetscht sind und der Zucker sich aufgelöst hat.
2. Den Rum und etwas Eis zum Shaker geben und gut schütteln.
3. Ein Glas mit Eis füllen und den Inhalt des Shakers in das Glas abseihen.
4. Das Glas mit Club Soda auffüllen und umrühren.
5. Bei Bedarf mit einem Minzzweig und einer Limettenscheibe garnieren.

Hinweis: Wenn du deine Mojitos weniger süß bevorzugst, kannst du die Menge an Zucker reduzieren oder ganz weglassen. Du kannst auch die Menge an Rum und Limettensaft nach deinem Geschmack anpassen. Genieße es!
Natürlich! Hier ist eine Beispielimplementierung eines einfachen LSTM-Neuronalen Netzwerks mit PyTorch:

```py
import torch
import torch.nn as nn

class LSTM(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size):
        super().__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.num_layers = num_layers
        self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)
        
    def forward(self, x):
        h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(x.device)
        c0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(x.device)
        
        out, _ = self.lstm(x, (h0, c0))
        out = out[:, -1, :]
        out = self.fc(out)
        
        return out
```
Diese Implementierung definiert eine LSTM-Klasse, die von nn.Module erbt. Der Konstruktor nimmt vier Argumente entgegen: input_size, hidden_size, num_layers und output_size. Diese Parameter bestimmen die Größe der Eingabe- und Ausgabeschichten, die Anzahl der LSTM-Schichten und die Anzahl der Ausgabeneuronen.

Die __init__-Methode richtet die LSTM-Schicht mit nn.LSTM ein und richtet eine vollständig verbundene Schicht mit nn.Linear ein. Die forward-Methode nimmt den Eingabetensor x und leitet ihn durch die LSTM-Schicht und dann durch die vollständig verbundene Schicht, um den Ausgabetensor zu erzeugen.

Um dieses LSTM zu verwenden, kannst du ein Objekt der LSTM-Klasse instanziieren und Eingabedaten wie folgt übergeben:

```py
input_size = 10
hidden_size = 20
num_layers = 2
output_size = 1

model = LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, output_size)
x = torch.randn(1, 3, 10) # Eingabetensor der Form (batch_size, sequence_length, input_size)
ausgabe = model(x)
```
Dies erstellt ein LSTM mit 2 Schichten, 10 Eingabeneuronen, 20 versteckten Neuronen und 1 Ausgabeneuron. Der Eingabetensor x hat die Form (1, 3, 10), was bedeutet, dass es eine Probe mit drei Zeitstufen und 10 Eingabewerten pro Zeitstufe gibt. Der Ausgabetensor ausgabe hat die Form (1, 1), was bedeutet, dass es eine Probe mit einem Ausgabewert gibt.

Beachte, dass diese Implementierung ein einfaches Beispiel ist und möglicherweise angepasst werden muss, um deinen spezifischen Anwendungsfall zu erfüllen.