RNN的pytorch实现

RNN的Pytorch实现可以通过创建RNN类来实现。在这个类中，我们可以定义RNN的结构和参数。例如，我们可以使用torch.nn.RNN来定义RNN的输入大小、隐藏大小和层数等参数。同时，我们还可以定义RNN的前向传播函数，其中包括调用torch.nn.RNN进行计算。最后，我们可以使用torch.optim.Adam来定义优化器，使用torch.nn.MSELoss来定义损失函数。下面是一个RNN的Pytorch实现的示例代码：

import torch

class RNN(torch.nn.Module):
    def __init__(self):
        super(RNN, self).__init__()
        self.rnn = torch.nn.RNN(
            input_size=INPUT_SIZE,
            hidden_size=HIDDEN_SIZE,
            num_layers=1,
            batch_first=True
        )
        self.out = torch.nn.Linear(HIDDEN_SIZE, 1)

    def forward(self, x, h_state):
        r_out, h_state = self.rnn(x, h_state)
        r_out = r_out.view(-1, HIDDEN_SIZE)
        out = self.out(r_out)
        out = out.view(-1, TIME_STEP, 1)
        return out, h_state

rnn = RNN()
print(rnn)

optimizer = torch.optim.Adam(rnn.parameters(), lr=LR)
loss_func = torch.nn.MSELoss()

以上是一个简单的RNN的Pytorch实现示例，其中包括了RNN的结构定义、前向传播函数的实现以及优化器和损失函数的定义。你可以根据自己的需求进行修改和扩展。
#### 引用[.reference_title]
- *1* [用pytorch实现简易RNN](https://blog.csdn.net/qq_40206371/article/details/117457263)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* *3* [【PyTorch】深度学习实践之 RNN基础篇——实现RNN](https://blog.csdn.net/qq_43800119/article/details/126415861)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
[ .reference_list ]