用pytorch写一个many to many的RNN代码，每一行都要加上详细的注释

好的，我可以回答这个问题。以下是用 PyTorch 编写 many to many 的 RNN 代码，每一行都有详细的注释：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义 RNN 模型
class RNN(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(RNN, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size

        # 定义 RNN 层
        self.rnn = nn.RNN(input_size, hidden_size)

        # 定义输出层
        self.out = nn.Linear(hidden_size, output_size)

    def forward(self, input):
        # 初始化隐藏状态
        hidden = torch.zeros(1, 1, self.hidden_size)

        # 将输入序列输入 RNN 层
        output, hidden = self.rnn(input, hidden)

        # 将 RNN 层的输出输入到输出层
        output = self.out(output)

        # 返回输出序列
        return output

# 定义输入序列和目标序列
input_seq = torch.randn(5, 1, 3)
target_seq = torch.randn(5, 1, 2)

# 定义模型参数
input_size = 3
hidden_size = 4
output_size = 2

# 创建 RNN 模型
rnn = RNN(input_size, hidden_size, output_size)

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.Adam(rnn.parameters(), lr=.01)

# 训练模型
for epoch in range(100):
    # 将输入序列输入模型
    output_seq = rnn(input_seq)

    # 计算损失
    loss = criterion(output_seq, target_seq)

    # 反向传播和优化
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

    # 打印损失
    print('Epoch [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, 100, loss.item()))

希望这个代码对你有帮助！