请给我一份RNN的神经网络代码,并保证这份代码可以正常使用
时间: 2024-03-03 13:47:25 浏览: 26
好的,以下是一个使用PyTorch实现的简单的RNN神经网络代码,可以用于分类任务:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class RNN(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
super(RNN, self).__init__()
self.hidden_size = hidden_size
self.i2h = nn.Linear(input_size + hidden_size, hidden_size)
self.i2o = nn.Linear(input_size + hidden_size, output_size)
self.softmax = nn.LogSoftmax(dim=1)
def forward(self, input, hidden):
combined = torch.cat((input, hidden), 1)
hidden = self.i2h(combined)
output = self.i2o(combined)
output = self.softmax(output)
return output, hidden
def init_hidden(self):
return torch.zeros(1, self.hidden_size)
```
在这个RNN模型中,我们使用了一个全连接层(nn.Linear)来连接输入向量和隐藏状态向量,并使用LogSoftmax函数对输出进行标准化。在forward函数中,我们将输入向量和隐藏状态向量拼接在一起,然后通过全连接层进行计算。在init_hidden函数中,我们初始化了一个全0的隐藏状态向量。使用时,可以根据需要调整输入和输出的大小,以适应具体问题的要求。
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