用pytorch写一个RNN的框架

好的，以下是一个简单的RNN框架，使用PyTorch实现：

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)

这个RNN框架接受三个参数，分别是：

- input_size：输入向量的大小。
- hidden_size：隐藏层向量的大小。
- output_size：输出向量的大小。

在类的初始化函数中，我们定义了三个神经网络层：

- i2h：输入到隐藏层的线性层。
- i2o：输入到输出层的线性层。
- softmax：log softmax层，用于将输出向量转换为概率分布。

在forward函数中，我们将输入向量和隐藏层向量拼接起来，然后通过i2h和i2o层得到新的隐藏层向量和输出向量。最后，我们将输出向量通过log softmax层转换为概率分布。

在init_hidden函数中，我们返回一个大小为[1, hidden_size]的全零张量，这个张量将作为第一个时间步的隐藏层向量。

需要注意的是，这个RNN框架只能接受单个时间步的输入。如果需要处理多个时间步的序列数据，需要使用PyTorch中的nn.RNN或nn.LSTM等预定义模块。