pytorch实现rnn并且对mnist进行分类

好的，我可以为您提供相关的代码和步骤。

首先，您需要导入必要的库和数据集：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
import torchvision.datasets as dsets
import torchvision.transforms as transforms

# 加载 MNIST 数据集
train_dataset = dsets.MNIST(root='./data',train=True,transform=transforms.ToTensor(),download=True)
test_dataset = dsets.MNIST(root='./data',train=False,transform=transforms.ToTensor(),download=True)

# 设置超参数
batch_size = 100
learning_rate = 0.01
num_epochs = 10

接下来，您需要定义一个 RNN 模型。在这个示例中，我们将使用一个简单的单层 RNN，该模型接受 MNIST 图像序列并输出一个分类标签。

class RNN(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(RNN, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.rnn = nn.RNN(input_size, hidden_size, batch_first=True)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)

    def forward(self, x):
        # 初始化隐藏状态
        h0 = torch.zeros(1, x.size(0), self.hidden_size)

        # 前向传播 RNN
        out, _ = self.rnn(x, h0)

        # 取 RNN 的输出的最后一个时间步
        out = self.fc(out[:, -1, :])
        return out

接下来，您需要将数据加载到批次中，并将其输入到 RNN 模型中进行训练。

train_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=train_dataset,batch_size=batch_size,shuffle=True)
test_loader = torch.utils.data.DataLoader(dataset=test_dataset,batch_size=batch_size,shuffle=False)

model = RNN(28, 128, 10) # 输入大小为 28（序列长度），输出大小为 10（类别数）
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)

for epoch in range(num_epochs):
    for i, (images, labels) in enumerate(train_loader):
        images = images.view(-1, 28, 28) # 将图像序列转换为 28x28 的矩阵
        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(images)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

        if (i+1) % 100 == 0:
            print ('Epoch [{}/{}], Step [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, num_epochs, i+1, len(train_dataset)//batch_size, loss.item()))

最后，您可以使用测试数据集评估模型的性能：

with torch.no_grad():
    correct = 0
    total = 0
    for images, labels in test_loader:
        images = images.view(-1, 28, 28)
        outputs = model(images)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

    print('Test Accuracy of the model on the 10000 test images: {} %'.format(100 * correct / total))

希望这可以帮助您开始使用 PyTorch 实现 RNN 并在 MNIST 上进行分类。