self.rnn = nn.RNN(input_size, hidden_size, batch_first=True)

这是一个使用 PyTorch 框架的代码片段，它定义了一个基于循环神经网络（RNN）的模型。`input_size` 是输入的特征维度，`hidden_size` 是 RNN 的隐藏状态维度。`batch_first=True` 表示输入数据的维度顺序为 (batch_size, sequence_length, input_size)。这个 RNN 模型将根据输入的特征序列逐步更新隐藏状态，并输出最后一个时间步的隐藏状态。

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请补全以下代码：class AttModel(nn.Module): def __init__(self, n_input, n_hidden, seq_len): """ n_input: 单词数量 n_hidden: hidden state维度 sequence_len: 输入文本的长度 """ super(Model, self).__init__() # 传入参数 self.hidden_dim = n_hidden self.input_size = n_input self.output_size = n_input self.n_layers = 1 # Global Attention机制需要使用RNN的最大Timestep数 #即需要计算当前timestep和多少timestep的相似度权重（Alignment Weight） self.max_length = 10 # 定义结构 # RNN层 可参考 https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.RNN.html self.rnn = nn.RNN(self.input_size,self.hidden_dim,self.n_layers,batch_first=True) # 注意力层-用于计算score self.attn = torch.nn.Linear(in_features=, out_features=, bias=False) # 注意力层-用于已经拼接了ct和ht后的变换。 self.w_c = torch.nn.Linear(in_features=, out_features=) # 全联接层 可参考 https://pytorch.org/docs/stable/generated/torch.nn.Linear.html self.fc = nn.Linear()

class AttModel(nn.Module):
def __init__(self, n_input, n_hidden, seq_len):
"""
n_input: 单词数量
n_hidden: hidden state维度
sequence_len: 输入文本的长度
"""
super(AttModel, self).__init__() # 正确的调用父类的方法
self.n_input = n_input
self.n_hidden = n_hidden
self.seq_len = seq_len
self.linear = nn.Linear(n_hidden, n_hidden)
self.encoder = nn.Embedding(n_input, n_hidden)
self.attention = nn.Linear(n_hidden, 1)

def forward(self, x):
x = self.encoder(x)
x = x.view(-1, self.seq_len, self.n_hidden)
e = torch.tanh(self.linear(x))
a = torch.softmax(self.attention(e), dim=1)
h = torch.bmm(a.permute(0, 2, 1), x).squeeze()
return h

class RNN(nn.Module): #overload __init__() method def __init__(self): super(RNN, self).__init__() self.rnn = nn.LSTM( input_size=28, hidden_size=64, num_layers=1, batch_first=True, ) self.out = nn.Linear(64,10) #overload forward() method def forward(self, x): r_out, (h_n, h_c) = self.rnn(x, None) out = self.out(r_out[: ,-1, :]) return out rnn = RNN() print(rnn)

这段代码定义了一个名为 RNN 的神经网络模型，该模型包含一个 LSTM 层和一个全连接层。具体解释如下：

1. `class RNN(nn.Module)`：定义了一个名为 RNN 的类，继承自 PyTorch 中的 `nn.Module` 类，这意味着 RNN 类是一个神经网络模型。

2. `def __init__(self)`：定义了 RNN 类的构造函数，该函数在创建 RNN 类的实例时被调用。

3. `super(RNN, self).__init__()`：调用 `nn.Module` 类的构造函数，初始化 RNN 类的父类。

4. `self.rnn = nn.LSTM(input_size=28, hidden_size=64, num_layers=1, batch_first=True)`：定义了一个 LSTM 层，并将其保存在 `self.rnn` 中。其中，`input_size=28` 表示输入数据的特征数为28，`hidden_size=64` 表示 LSTM 层的隐藏状态的维度为64，`num_layers=1` 表示 LSTM 层的层数为1，`batch_first=True` 表示输入数据的第一维为 batch size。

5. `self.out = nn.Linear(64,10)`：定义了一个全连接层，将 LSTM 层的输出映射到10个输出类别。

6. `def forward(self, x)`：定义了 RNN 类的前向传播函数，该函数在调用 `rnn(x)` 时被自动调用。

7. `r_out, (h_n, h_c) = self.rnn(x, None)`：调用 LSTM 层进行前向传播，其中 `x` 是输入数据，`(h_n, h_c)` 表示 LSTM 层的隐藏状态和记忆状态，`None` 表示使用默认的隐藏状态和记忆状态。

8. `out = self.out(r_out[: ,-1, :])`：将 LSTM 层的输出进行全连接映射，并输出结果。其中，`r_out[:, -1, :]` 表示取 LSTM 层最后一个时间步的输出。

9. `rnn = RNN() print(rnn)`：创建一个 RNN 类的实例，打印该实例，输出该实例的结构。