python rnn循环神经网络

循环神经网络（RNN）是一种能够处理序列数据的神经网络。它通过在网络中引入循环来处理序列数据，使得网络可以记忆之前的信息并将其应用于当前的输入。Python中有多个库可以用来实现RNN，其中比较常用的是TensorFlow和PyTorch。

在TensorFlow中，可以使用tf.keras.layers.SimpleRNN或tf.keras.layers.LSTM等层来构建RNN模型。以下是一个简单的RNN模型的代码示例：

import tensorflow as tf

model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.SimpleRNN(64, input_shape=(None, 10)),
    tf.keras.layers.Dense(1)
])

在PyTorch中，可以使用torch.nn.RNN或torch.nn.LSTM等模块来构建RNN模型。以下是一个简单的RNN模型的代码示例：

import torch

class RNNModel(torch.nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(RNNModel, self).__init__()
        self.rnn = torch.nn.RNN(input_size, hidden_size, batch_first=True)
        self.fc = torch.nn.Linear(hidden_size, output_size)

    def forward(self, x):
        out, _ = self.rnn(x)
        out = self.fc(out[:, -1, :])
        return out

model = RNNModel(10, 64, 1)