给出rnn实现文本分类的代码

以下是一个基于RNN的文本分类的示例代码，使用PyTorch实现：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torchtext.datasets import AG_NEWS
from torchtext.data.utils import get_tokenizer
from torchtext.vocab import build_vocab_from_iterator

# 定义模型
class RNNClassifier(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, embed_size, hidden_size, num_classes):
        super().__init__()
        self.embedding = nn.EmbeddingBag(vocab_size, embed_size, sparse=True)
        self.rnn = nn.RNN(embed_size, hidden_size, batch_first=True)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, num_classes)

    def forward(self, text):
        embedded = self.embedding(text)
        output, hidden = self.rnn(embedded.unsqueeze(0))
        return self.fc(hidden.squeeze(0))

# 预处理数据
tokenizer = get_tokenizer('basic_english')
train_iter = AG_NEWS(split='train')
vocab = build_vocab_from_iterator(map(tokenizer, train_iter), specials=["<unk>"])
train_iter = AG_NEWS(split='train', vocab=vocab)
num_classes = len(train_iter.get_labels())

# 初始化模型和优化器
model = RNNClassifier(len(vocab), 64, 128, num_classes)
optimizer = optim.Adam(model.parameters())

# 训练模型
EPOCHS = 10
for epoch in range(EPOCHS):
    for text, label in train_iter:
        model.zero_grad()
        output = model(text)
        loss = nn.functional.cross_entropy(output.unsqueeze(0), label.unsqueeze(0))
        loss.backward()
        optimizer.step()

# 测试模型
test_iter = AG_NEWS(split='test', vocab=vocab)
correct = 0
total = 0
with torch.no_grad():
    for text, label in test_iter:
        output = model(text)
        predicted = torch.argmax(output).item()
        total += 1
        if predicted == label.item():
            correct += 1

print(f'Accuracy: {correct/total}')

在此示例代码中，我们首先定义了一个名为`RNNClassifier`的模型，该模型使用`EmbeddingBag`层将单词嵌入向量，然后使用`RNN`层处理这些向量，并使用线性层将输出映射到类别标签上。我们还使用了PyTorch内置的交叉熵损失函数来计算模型的损失。

我们使用`AG_NEWS`数据集进行训练和测试。该数据集包含120,000个新闻文本和4个类别标签（World、Sports、Business、Sci/Tech）。我们使用`get_tokenizer`函数和`build_vocab_from_iterator`函数来预处理数据，然后使用`AG_NEWS`迭代器加载数据。

在训练过程中，我们使用Adam优化器来最小化损失。在测试过程中，我们使用测试集评估模型的准确性。