RNN pytorch实战

RNN是一种递归神经网络，它可以处理序列数据，例如时间序列数据或文本数据。在PyTorch中，我们可以使用nn.RNN模块来构建RNN模型。下面是一个简单的RNN模型的PyTorch实现示例：

import torch.nn as nn

class SimpleRNN(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(SimpleRNN, self).__init__()
        self.rnn = nn.RNN(input_size, hidden_size, batch_first=True)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)
        
    def forward(self, x):
        out, _ = self.rnn(x)
        out = self.fc(out)
        return out

在这个示例中，我们定义了一个名为SimpleRNN的类，它继承自nn.Module。在__init__方法中，我们定义了一个nn.RNN层和一个nn.Linear层。在forward方法中，我们将输入数据x传递给RNN层，然后将输出传递给全连接层进行分类或回归等任务。

除了简单的RNN模型，PyTorch还支持构建Bi-RNN模型，它可以处理双向序列数据。下面是一个Bi-RNN模型的PyTorch实现示例：

import torch.nn as nn

class BiRNN(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(BiRNN, self).__init__()
        self.rnn = nn.RNN(input_size, hidden_size, batch_first=True, bidirectional=True)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size * 2, output_size)
        
    def forward(self, x):
        out, _ = self.rnn(x)
        out = self.fc(out)
        return out

在这个示例中，我们定义了一个名为BiRNN的类，它继承自nn.Module。在__init__方法中，我们定义了一个双向的nn.RNN层和一个nn.Linear层。在forward方法中，我们将输入数据x传递给双向RNN层，然后将输出传递给全连接层进行分类或回归等任务。