pytorch的RNN函数

PyTorch中的RNN函数通常用于处理序列数据，比如文本或音频信号。如果你有一个3维的输入（batch_size, time_steps, input_dim），但RNN期望的是2维的输入（time_steps, input_dim），你可以通过`torch.stack()`对每个样本的每个时间步进行堆叠来转换输入形状[^1]。

例如，假设你有一个`inputs` tensor，其形状为`(batch_size, time_steps, input_num)`，你可以这样操作：

# 假设 inputs 是你的原始3维输入
stacked_inputs = torch.stack(inputs, dim=1)  # dim=1 指定沿着第二个维度（time_steps）堆叠
# 现在 stacked_inputs 的形状应为 (batch_size, time_steps, input_num)

这样，`stacked_inputs`就可以作为RNN层的输入了，它会沿时间轴逐帧处理数据，保留了序列信息。