如何将其他信息附加到RNN神经网络隐藏层上

要将其他信息附加到RNN神经网络隐藏层上，可以将这些信息作为RNN神经网络每个时间步的输入，或者将这些信息作为RNN神经网络初始的隐藏状态。以下是具体的实现方法：

1. 将其他信息作为RNN神经网络每个时间步的输入

import torch
import torch.nn as nn

# 定义带有其他信息输入的RNN神经网络
class RNN(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, extra_info_size):
        super(RNN, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.rnn = nn.RNN(input_size + extra_info_size, hidden_size)
        self.extra_info_size = extra_info_size
        
    def forward(self, input_data, extra_info, hidden):
        # 将 extra_info 和 input_data 拼接在一起
        combined = torch.cat((input_data, extra_info), dim=1)
        # 将拼接后的张量送入RNN神经网络
        output, hidden = self.rnn(combined, hidden)
        return output, hidden

# 创建模型实例并进行前向传播
rnn = RNN(input_size=10, hidden_size=20, extra_info_size=5)
input_data = torch.randn(5, 3, 10) # 假设输入数据有5个时间步，每个时间步有3个样本，每个样本有10个特征
extra_info = torch.randn(5, 3, 5) # 假设额外信息有5个时间步，每个时间步有3个样本，每个样本有5个特征
hidden = torch.zeros(1, 3, 20) # 初始隐藏状态
output, hidden = rnn(input_data, extra_info, hidden)

在这个例子中，我们使用了 `torch.cat` 函数将 `extra_info` 和 `input_data` 拼接在一起，然后将拼接后的张量送入RNN神经网络。在 `RNN` 类的 `forward` 方法中，我们首先将 `input_data` 和 `extra_info` 拼接在一起，然后将拼接后的张量送入RNN神经网络。在这个例子中，我们的RNN神经网络输入大小为15（10 + 5），隐藏层大小为20。

2. 将其他信息作为RNN神经网络初始的隐藏状态

import torch
import torch.nn as nn

# 定义带有其他信息输入的RNN神经网络
class RNN(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, extra_info_size):
        super(RNN, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.rnn = nn.RNN(input_size, hidden_size)
        self.extra_info_size = extra_info_size
        self.extra_info_fc = nn.Linear(extra_info_size, hidden_size)
        
    def forward(self, input_data, extra_info, hidden):
        # 将额外信息通过全连接层映射到隐藏状态的大小上
        extra_hidden = self.extra_info_fc(extra_info)
        # 将映射后的额外信息作为初始的隐藏状态
        hidden = hidden + extra_hidden.unsqueeze(0)
        # 将输入数据和初始隐藏状态送入RNN神经网络
        output, hidden = self.rnn(input_data, hidden)
        return output, hidden

# 创建模型实例并进行前向传播
rnn = RNN(input_size=10, hidden_size=20, extra_info_size=5)
input_data = torch.randn(5, 3, 10) # 假设输入数据有5个时间步，每个时间步有3个样本，每个样本有10个特征
extra_info = torch.randn(3, 5) # 假设额外信息有3个样本，每个样本有5个特征
hidden = torch.zeros(1, 3, 20) # 初始隐藏状态
output, hidden = rnn(input_data, extra_info, hidden)

在这个例子中，我们首先将额外信息通过一个全连接层映射到隐藏状态的大小上，然后将映射后的额外信息作为初始的隐藏状态，并将其加到原来的隐藏状态上。在 `RNN` 类的 `forward` 方法中，我们首先将额外信息通过一个全连接层映射到隐藏状态的大小上，然后将映射后的额外信息作为初始的隐藏状态，并将其加到原来的隐藏状态上。然后将输入数据和初始隐藏状态送入RNN神经网络。在这个例子中，我们的RNN神经网络输入大小为10，隐藏层大小为20。