python里使用rnn

在Python中使用RNN，可以使用torch.nn模块中的nn.RNN类来构建循环神经网络。在构造nn.RNN对象时，需要传入两个参数，即feature_len和hidden_len，分别表示输入特征的维度和隐藏层的维度。可以在运行时动态决定有多少个特征和一次输入多少样本。例如，可以使用以下代码创建一个具有100维输入特征和10维隐藏层的RNN：

from torch import nn

rnn = nn.RNN(100, 10)

在使用RNN进行前向传播时，可以将输入数据x传递给RNN对象，并传入初始隐藏状态h_0。输出out是每个时刻上最后一层的输出，其形状为\[seq_len, batch, hidden_len\]。可以使用以下代码验证：

import torch
from torch import nn

rnn = nn.RNN(100, 20, 1)
x = torch.randn(10, 3, 100)
out, h = rnn(x, torch.zeros(1, 3, 20))
print(out.shape)  # torch.Size(\[10, 3, 20\])
print(h.shape)  # torch.Size(\[1, 3, 20\])

如果需要构建多层的循环神经网络，可以通过设置num_layers参数来实现。例如，可以使用以下代码创建一个具有4层的RNN：

import torch
from torch import nn

rnn = nn.RNN(100, 20, num_layers=4)
x = torch.randn(10, 3, 100)
out, h = rnn(x, torch.zeros(4, 3, 20))
print(out.shape)  # torch.Size(\[10, 3, 20\])
print(h.shape)  # torch.Size(\[4, 3, 20\])

此外，还可以使用nn.RNNCell类来构建单个时间步的循环神经网络。nn.RNNCell与nn.RNN的区别在于，nn.RNNCell只处理单个时间步的输入，而nn.RNN可以处理整个序列的输入。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [【PyTorch学习笔记】21：nn.RNN和nn.RNNCell的使用](https://blog.csdn.net/SHU15121856/article/details/104387209)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^koosearch_v1,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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