刘二大人pytorch rnn

### PyTorch RNN 教程与使用

#### 创建简单的RNN模型
为了创建一个基本的循环神经网络(RNN)，可以定义继承自`nn.Module`类的新类，在该类中初始化RNN层并实现前向传播方法。

import torch
from torch import nn, optim

class SimpleRNN(nn.Module):
    def __init__(input_size, hidden_size, output_size):
        super(SimpleRNN, self).__init__()
        self.rnn = nn.RNN(input_size=input_size,
                          hidden_size=hidden_size,
                          batch_first=True)

    def forward(x):
        out, h_n = rnn(x)
        return out, h_n

当处理NumPy数组时，建议采用`torch.as_tensor()`或`torch.from_numpy()`来提高效率，因为这两种方式不会复制数据[^1]。

#### 训练过程概述
训练过程中通常会涉及准备输入序列、初始化隐藏状态以及通过反向传播调整权重参数。下面是一个简化版的例子：

# 假设已经准备好训练集 data_loader 和损失函数 criterion
model = SimpleRNN()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)

for epoch in range(num_epochs):
    for seqs, labels in data_loader:
        optimizer.zero_grad()

        outputs, _ = model(seqs.float())
        
        loss = criterion(outputs.view(-1), labels.long())
        loss.backward()
        optimizer.step()

对于调试工具的应用，应该仅在确实需要的时候开启这些选项以减少不必要的性能开销。