Python PyTorch中输出大小可变的多对多RNN

我正在尝试实现多对多RNN网络。我已将模型和前进道具定义如下：

class ManyToManyRNN(nn.Module):
    def __init__(self, hid_size=100, output_dim):
        super(ManyToManyRNN, self).__init__()
        self.hidden_size = hid_size
        self.output_dim = output_dim
        self.rnn = nn.LSTM(input_size=4, hidden_size=self.hidden_size, num_layers=1, batch_first=True)
        self.fc1 = nn.Linear(self.hidden_size, self.output_dim)

    def forward(self, inputs):
        outputs = []
        rnn_out, _ = self.rnn(inputs)
        output = self.fc1(rnn_out[:, -1])
        return output

我可以在初始化类时设置

output\u dim

的值，然后将该值固定。但是，在我的应用程序中，输出维度的值不断变化。我无法事先确定

output\u dim

的值

我的问题是，如何构造一个输出维度灵活的多对多RNN？我愿意更改模型的体系结构以实现此功能。感谢您的帮助