Python 重塑LSTM输出以获得所需的输出形状

我有一个noob问题：我构建了一个非常简单的LSTM，它以

的形式（批量大小、n个时间步长、n个功能）将时间序列数据窗口作为输入

这是LSTM：

class LSTM(nn.Module):
    def __init__(self, input_dim, hidden_dim, num_classes):
        super(LSTM, self).__init__()
        self.hidden_dim = hidden_dim
        self.lstm_layer = nn.LSTM(input_dim, hidden_dim, batch_first=True)
        self.fc = nn.Linear(hidden_dim, num_classes)

    def forward(self, x):
        out, _ = self.lstm_layer(x)
        x = self.fc(out.squeeze())
        x = nn.functional.softmax(x, dim=2)
        return x

因此，我希望输出（
x
在代码中）是
（批大小，num\u类）
，因为我想知道每个数据窗口的类。但是，现在的输出形状是
（批大小、n时间步长、num类）
。如何修复此问题？
只需在最后一行之前添加此行即可

x = np.delete(x, 1)