pytorch ELman代码示例

PyTorch是一个基于Python的开源机器学习库，它提供了丰富的工具和函数，用于构建和训练深度学习模型。PyTorch的设计理念是简洁、灵活和易于使用，它广泛应用于学术界和工业界。

ELMAN是一种经典的循环神经网络（RNN）结构，用于处理序列数据。在PyTorch中，可以使用torch.nn模块来构建ELMAN网络。下面是一个简单的ELMAN代码示例：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义ELMAN网络类
class ElmanNet(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(ElmanNet, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.elman = nn.RNN(input_size, hidden_size, batch_first=True)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)

    def forward(self, x):
        # 初始化隐藏状态
        h0 = torch.zeros(1, x.size(0), self.hidden_size).to(x.device)
        # 前向传播
        out, _ = self.elman(x, h0)
        out = self.fc(out[:, -1, :])  # 取最后一个时间步的输出
        return out

# 创建ELMAN网络实例
input_size = 10  # 输入特征维度
hidden_size = 20  # 隐藏层大小
output_size = 2  # 输出类别数
net = ElmanNet(input_size, hidden_size, output_size)

# 定义输入数据
batch_size = 3
seq_length = 5
input_data = torch.randn(batch_size, seq_length, input_size)

# 前向传播
output = net(input_data)
print(output)

上述代码中，首先定义了一个ElmanNet类，继承自nn.Module。在类的构造函数中，定义了ELMAN网络的结构，包括一个RNN层和一个全连接层。在forward方法中，实现了ELMAN网络的前向传播过程。

然后，创建了一个ElmanNet的实例net，并定义了输入数据input_data。最后，通过net(input_data)进行前向传播，得到输出结果output。