在python里用pytorch搭RNN

在Python中使用PyTorch搭建循环神经网络（RNN）通常需要以下步骤：

1. **安装依赖**：首先确保已经安装了PyTorch库及其版本，你可以通过pip install torch命令来安装。

2. **导入所需模块**：

import torch
import torch.nn as nn
from torch.autograd import Variable

3. **创建基本的RNN类**：

class RNN(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size, dropout=0.5):
        super(RNN, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.num_layers = num_layers
        self.rnn = nn.RNN(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True, dropout=dropout)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)

    def forward(self, x, h0):
        out, _ = self.rnn(x, h0)   # 使用h0作为初始隐藏状态
        out = self.fc(out[:, -1, :])  # 取最后一个时间步的输出
        return out

4. **设置超参数**并初始化模型：

input_size = ...  # 输入序列的维度
hidden_size = ...  # 隐藏层大小
num_layers = ...  # RNN层数
output_size = ...  # 输出类别数
model = RNN(input_size, hidden_size, num_layers, output_size)

5. **数据预处理**：将输入转换为Variable，并可能填充零（pad_sequence）以便于批量处理。

6. **训练模型**：

optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)  # 创建优化器
for epoch in range(num_epochs):
    for inputs, targets in data_loader:
        inputs, targets = Variable(inputs), Variable(targets)
        outputs = model(inputs, h0)  # 其中h0是空向量或之前一周期的隐藏状态
        loss = criterion(outputs, targets)
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

7. **预测**：

inputs = ...  # 输入序列
with torch.no_grad():
    output = model(Variable(inputs))