cudnnlstm参数
    cudnnlstm是一种基于CUDA加速的LSTM模型实现，它的参数包括以下几个方面：
    1. input_size：输入数据的维度，也就是每个时间步输入的特征数。
    2. hidden_size：LSTM模型中隐藏层神经元的数量。
    3. num_layers：LSTM模型的层数。
    4. bias：是否使用偏置参数，默认为True。
    5. batch_first：输入数据的维度顺序，默认为False，表示输入数据的维度顺序为(seq_len, batch_size, input_size)，如果为True，则输入数据的维度顺序为(batch_size, seq_len, input_size)。
    6. dropout：dropout概率，用于控制过拟合。
    7. bidirectional：是否使用双向LSTM，默认为False。
    8. proj_size：用于指定LSTM最后一个时间步的输出向量的维度大小，通过一个全连接层对LSTM输出进行投影，可以用于降低模型的维度。
    9. nonlinearity：激活函数类型，默认为tanh。
    10. dtype：数据类型，例如torch.float32。
parameter数据类型
    这些参数可以根据具体的应用场景和数据特点进行调整。

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