如何使用PyTorch库中的SimpleRNN类来构建一个基本的循环神经网络模型？

在PyTorch库中，你可以使用`torch.nn.RNN`模块下的`SimpleRNN`类来创建一个基本的循环神经网络（RNN）。以下是一个简单的步骤：

1. **导入所需的库**:

   import torch
   from torch import nn

2. **定义超参数**:

   input_size = 784  # 输入数据维度（例如，对于MNIST，每张图片有28x28像素）
   hidden_size = 128  # 隐藏层的大小
   num_layers = 1     # RNN层数
   batch_first = True  # 设置为True表示输入和输出都是(batch, sequence, feature)

3. **实例化SimpleRNN模型**:

   model = nn.SimpleRNN(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=batch_first)

这里，`input_size`是你输入数据的特征数，`hidden_size`决定了隐藏状态的维数，`num_layers`是网络的深度。

4. **设置其他选项（如非线性激活函数、是否需要梯度等）**:

   model = nn.Sequential(
       nn.Linear(input_size, hidden_size),  # 可选的输入到隐藏层的全连接层
       nn.ReLU() if not model.rnn.bias_hh_l0 else nn.Tanh(),  # 使用ReLU或Tanh作为非线性激活
       model,
   )

5. **准备输入和目标数据**:

   inputs = torch.randn(64, 10, input_size)  # (batch_size, sequence_length, input_size)
   targets = torch.randn(64, 10)            # (batch_size, sequence_length)

6. **训练模型**:

   for epoch in range(num_epochs):
       outputs, _ = model(inputs)  # _ 表示我们不需要隐藏状态
       loss = criterion(outputs, targets)  # 使用适当的损失函数
       optimizer.zero_grad()
       loss.backward()
       optimizer.step()