建立1000句句子，每个句子10个单词，每个单词用100的特征维度描述，用pytorch中rnn模型，设置batch_size=10

好的，我可以帮你建立这些句子，并使用PyTorch中的RNN模型进行训练。以下是我编写的Python代码：

import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np

# 定义句子数量和每个句子的长度和单词特征维度
num_sentences = 1000
sentence_length = 10
word_features = 100

# 生成随机句子和特征
sentences = np.random.randn(num_sentences, sentence_length, word_features)

# 将数据转换为PyTorch张量
sentences_tensor = torch.from_numpy(sentences).float()

# 定义RNN模型
class RNNModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(RNNModel, 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):
        h0 = torch.zeros(1, x.size(0), self.hidden_size)
        out, _ = self.rnn(x, h0)
        out = self.fc(out[:, -1, :])
        return out

# 定义模型参数
input_size = word_features
hidden_size = 64
output_size = 1

# 实例化模型并定义损失函数和优化器
model = RNNModel(input_size, hidden_size, output_size)
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)

# 定义批大小和训练轮数
batch_size = 10
num_epochs = 100

# 循环训练模型
for epoch in range(num_epochs):
    for i in range(0, num_sentences, batch_size):
        # 获取当前批次的句子和标签
        batch_sentences = sentences_tensor[i:i+batch_size]
        labels = torch.randn(batch_size, output_size)
        
        # 将句子输入模型并计算损失
        outputs = model(batch_sentences)
        loss = criterion(outputs, labels)
        
        # 反向传播和优化
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()
        
    # 打印当前轮次的损失
    print(f'Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Loss: {loss.item():.4f}')

运行这段代码，将生成1000个由随机单词构成的句子，并使用RNN模型对其进行训练。每个句子有10个单词，每个单词用100维特征描述，并将批大小设置为10，以加快训练速度。模型将使用MSE损失函数和Adam优化器进行训练，总共训练100个轮次。每个轮次结束后，将打印出当前轮次的损失。