rnn pytorch

RNN (循环神经网络)是一种常用的神经网络模型，用于处理具有时间序列的数据。在PyTorch中，可以使用RNN模块来构建和训练RNN模型。通过引用和的内容，我们可以得出使用PyTorch调用RNN的代码示例。

在PyTorch中，我们可以定义一个名为RNN的类，继承自nn.Module。在RNN类的初始化方法中，我们可以指定输入的特征数量（input_size）、输出的特征数量（output_size）、隐藏层的特征数量（hidden_dim）和循环层数（n_layers）。然后，在初始化方法中，我们可以创建一个nn.RNN对象，该对象具有指定的输入特征数量、隐藏层特征数量和循环层数。接下来，我们可以定义一个全连接层(nn.Linear)用于将隐藏层的输出转化为最终的输出结果。

在RNN类中，还需要定义一个forward方法，用于定义模型的前向传播过程。在该方法中，我们接收输入（x）和隐藏层参数（hidden）。通过调用self.rnn(x, hidden)可以得到RNN的输出（r_out）和最后一个隐藏层状态（hidden）。然后，我们将r_out的维度转换为合适的形状，并通过全连接层(self.fc)将其转化为最终的输出结果。最后，我们返回输出结果和隐藏层参数。

通过这样的代码实现，我们可以使用PyTorch调用RNN模型进行训练和预测。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [RNN 的基本原理+pytorch代码](https://blog.csdn.net/qq_36760793/article/details/126817853)[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^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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