torch.nn.rnn

torch.nn.rnn是PyTorch库中的一个模块，用于实现循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）。RNN是一种能够处理序列数据的神经网络，它通过将当前时间步的输入与上一时间步的隐藏状态结合，来对序列数据进行建模和预测。

在torch.nn.rnn模块中，有几个重要的类和函数可用于构建和使用RNN模型。其中最常用的类是nn.RNN、nn.LSTM和nn.GRU。

- nn.RNN：该类实现了一个基本的RNN模型，可以通过指定输入和隐藏状态的维度来创建一个RNN层。
- nn.LSTM：该类实现了一个LSTM模型，与nn.RNN类似，但使用了长短期记忆（Long Short-Term Memory，LSTM）单元来提供更好的记忆性能。
- nn.GRU：该类实现了一个GRU模型，也是一种改进的RNN模型，具有比标准RNN更好的记忆性能。

这些类都可以用于构建RNN模型，并通过调用其forward()方法来进行前向传播计算。此外，还有其他一些与RNN相关的函数和类可用于处理序列数据，比如torch.nn.utils.rnn.pad_sequence()用于填充序列，torch.nn.utils.rnn.pack_padded_sequence()用于打包序列等。

需要注意的是，以上提到的RNN类和函数都是PyTorch中的一部分，与CSDN和C知道 AI的开发无关。

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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

torch.nn.utils.rnn.pad_sequence

torch.nn.utils.rnn.pad_sequence是一个PyTorch中的函数，用于将一批（batch）序列数据填充到相同长度。这个函数特别适用于RNN等模型的训练。当输入是一个sequence列表时，可以使用该函数将列表转换成一个Tensor。该函数会依据输入sequences中最长的序列来自动进行填充（padding），使得每个序列的长度相等。