rnn pytorch实战

PyTorch是一种流行的深度学习框架，它提供了丰富的工具和库来实现各种深度学习模型，包括RNN。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, h_0):
        out, h_n = self.rnn(x, h_0) # 运用RNN层
        out = self.fc(out) # 运用全连接层
        return out

此外，PyTorch还提供了Bi-RNN的实现方法，下面是一个简单的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) # 运用双向RNN层
        out = self.fc(out) # 运用全连接层
        return out

如果你想要实现一个RNN模型，你需要定义一个继承自`nn.Module`的类，并在`__init__`方法中定义RNN层和全连接层。在`forward`方法中，你需要将输入数据传递给RNN层，并将输出传递给全连接层。如果你想要实现Bi-RNN模型，你只需要在RNN层中设置`bidirectional=True`即可。