使用torch，实现一个rnn网络（输出向量为1维），实现一个全连接网络（输入向量为10维，输出向量为5维）；将上述RNN网络和全连接网络并联训练

好的，这是一个技术问题，我可以帮你回答。

首先，使用torch实现一个RNN网络可以这样做：

import torch.nn as nn

# 定义RNN网络
class RNN(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(RNN, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.i2h = nn.Linear(input_size + hidden_size, hidden_size)
        self.i2o = nn.Linear(input_size + hidden_size, output_size)
        self.softmax = nn.LogSoftmax(dim=1)

    def forward(self, input, hidden):
        combined = torch.cat((input, hidden), 1)
        hidden = self.i2h(combined)
        output = self.i2o(combined)
        output = self.softmax(output)
        return output, hidden

    def initHidden(self):
        return torch.zeros(1, self.hidden_size)

# 实例化RNN网络
rnn = RNN(1, 128, 1) # 输入向量为1维，输出向量为1维，隐藏层大小为128

然后，使用torch实现一个全连接网络可以这样做：

import torch.nn as nn

# 定义全连接网络
class Net(nn.Module):
    def __init__(self):
        super(Net, self).__init__()
        self.fc1 = nn.Linear(10, 20) # 输入向量为10维，输出向量为20维
        self.fc2 = nn.Linear(20, 5) # 输入向量为20维，输出向量为5维

    def forward(self, x):
        x = nn.functional.relu(self.fc1(x))
        x = self.fc2(x)
        return x

# 实例化全连接网络
net = Net()

最后，将RNN网络和全连接网络并联训练，可以这样做：

import torch.optim as optim

# 定义优化器
optimizer = optim.SGD(list(rnn.parameters()) + list(net.parameters()), lr=0.01)

# 训练网络
for i in range(num_iterations):
    # 获取数据
    input_data = ...
    target_data = ...

    # 运行前向传播
    rnn_hidden = rnn.initHidden()
    for i in range(input_data.size()[0]):
        rnn_output, rnn_hidden = rnn(input_data[i], rnn_hidden)
    net_output = net(rnn_hidden)

    # 计算损失
    loss = nn.functional.mse_loss(net_output, target_data)

    # 反向传播并更新参数
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()