ｐｙｔｏｒｃｈ如何手动构造RNN模型

首先，需要导入pytorch库：

import torch
import torch.nn as nn

然后，我们可以手动定义一个RNN模型，例如一个简单的单层LSTM模型，如下所示：

class LSTM(nn.Module):
    """
    单层LSTM模型
    """
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(LSTM, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size

        # 根据输入维度和隐层维度定义权重和偏置
        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)
        self.lstm = nn.LSTMCell(input_size, hidden_size)

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

这样，我们就手动构造了一个单层LSTM模型。在这个模型中，我们定义了一个nn.Linear层来处理输入和隐层，并使用nn.LSTMCell层作为LSTM的主体。在forward函数中，我们首先将输入和隐层拼接起来，然后通过两个nn.Linear层进行计算，接着对输出进行softmax，并传入LSTMCell层进行计算返回结果。