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良いモヒートのレシピとは何ですか？モヒートが汗をかくのが好きではないので、砂糖を最小限に抑えてください。
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これがあなたの好みに合わせて調整できるシンプルなモヒートのレシピです：

材料：
-2オンスホワイトラム
-1オンスライムジュース
-1杯のグラニュー砂糖（以下、味わうために）
-6-8新鮮なミントの葉
- ソーダ水
- 氷

方向：
1.カクテルシェーカーでは、葉が傷つき、砂糖が溶解するまで、ミントの葉を砂糖とライムジュースで混乱させます。
2.ラム酒と氷をシェーカーに加えてよく振る。
3.ガラスを氷で満たし、シェーカーの内容物をガラスに入れます。
4.クラブソーダでグラスにグラスをかき混ぜ、かき混ぜます。
5.必要に応じて、ミントの小枝とライムウェッジを飾ります。

注：Mojitosを甘くしない場合は、砂糖の量を減らすか、それを完全にスキップできます。ラム酒とライムジュースの量を好みに合わせて調整することもできます。楽しみ！
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Pytorchモジュールを使用しながら、完全なLSTMニューラルネットワークをゼロから書くことができますか？
gpt
もちろん！PyTorchを使ったシンプルなLSTMニューラルネットワークの実装例です：

```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
```
この実装では、nn.Module.LSTMを継承したLSTMクラスを定義しています。コンストラクタは4つの引数を取ります： input_size、hidden_size、num_layers、output_size。これらのパラメータはそれぞれ、入力層と出力層のサイズ、LSTM層の数、出力ニューロンの数を決定する。

init__メソッドはnn.LSTMを使ってLSTM層をセットアップし、nn.Linearを使って完全接続層をセットアップする。forward メソッドは入力テンソル x を受け取り、LSTM 層を通過させ、完全接続層を通過させて出力テンソルを生成する。

このLSTMを使うには、LSTMクラスのオブジェクトをインスタンス化して、次のように入力データを渡す：

```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) # input tensor of shape (batch_size, sequence_length, input_size)
output = model(x)
```
これは2つの層、10個の入力ニューロン、20個の隠れニューロン、そして1個の出力ニューロンを持つLSTMを作る。入力テンソルxは(1, 3, 10)の形をしており、これは3つのタイムステップで1つのサンプルがあり、各タイムステップで10の入力値があることを意味する。出力テンソルoutputは(1, 1)の形をしており、これは出力値が1つのサンプルがあることを意味する。

この実装は単純な例であり、あなたの特定のユースケースに合うように修正する必要があるかもしれないことに注意してください。