pytorch中rnn

在PyTorch中，RNN（循环神经网络）的输入是一个三维向量，可以使用torch.stack函数进行堆叠，最后形成一个形状为（batch，time_step，input_size）的张量。通过堆叠，我们可以将序列中的每个元素作为单独的时间步骤输入到RNN网络中。

例如，在给定输入序列[x1, x2, x3, x4, x5]的情况下，如果xi的维度为d，那么输入的维度input_size就是d，而RNN网络的节点数是由序列长度决定的，即在这种情况下为5个节点。在PyTorch中，可以通过声明RNN网络时指定节点数来实现，例如：
self.encoder = nn.RNN(input_size=300, hidden_size=128, dropout=0.5)

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相关问题:
1. RNN网络的输出维度是怎样确定的？
2. 除了RNN，PyTorch还支持哪些其他类型的循环神经网络？
3. 如何在PyTorch中使用RNN进行序列预测任务？