Excel表中有8列数据每一列数据单独向下传播，请用RNN算法写出这个程序

RNN通常用于序列数据的处理，对于Excel表中的8列数据每一列数据单独向下传播的场景，使用RNN可能并不是最优的选择。不过，如果你想使用RNN实现这个功能，可以将每一列数据看作一个序列，将每一行的数据作为序列的一个时间步，然后使用RNN进行处理。

以下是一个简单的RNN代码示例，使用PyTorch框架实现：

import torch
import torch.nn as nn

class SimpleRNN(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(SimpleRNN, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        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)
        
    def forward(self, input, hidden):
        combined = torch.cat((input, hidden), 1)
        hidden = self.i2h(combined)
        output = self.i2o(combined)
        output = self.softmax(output)
        return output, hidden
    
    def initHidden(self):
        return torch.zeros(1, self.hidden_size)

# 假设有8列数据，每列数据包含10个时间步
input_size = 1
hidden_size = 16
output_size = 1
num_layers = 1
seq_len = 10
batch_size = 1

# 定义RNN模型
rnn = nn.RNN(input_size, hidden_size, num_layers)

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.Adam(rnn.parameters())

# 定义训练数据
data = [[1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10],
        [2, 4, 6, 8, 10, 12, 14, 16, 18, 20],
        [3, 6, 9, 12, 15, 18, 21, 24, 27, 30],
        [4, 8, 12, 16, 20, 24, 28, 32, 36, 40],
        [5, 10, 15, 20, 25, 30, 35, 40, 45, 50],
        [6, 12, 18, 24, 30, 36, 42, 48, 54, 60],
        [7, 14, 21, 28, 35, 42, 49, 56, 63, 70],
        [8, 16, 24, 32, 40, 48, 56, 64, 72, 80]]

# 将数据转换为PyTorch中的张量类型
data = torch.tensor(data, dtype=torch.float32).view(seq_len, batch_size, input_size)

# 训练模型
for epoch in range(100):
    hidden = rnn.initHidden()
    optimizer.zero_grad()
    loss = 0
    
    # 在每个时间步上进行前向传播和反向传播
    for i in range(seq_len):
        output, hidden = rnn(data[i], hidden)
        loss += criterion(output, data[i+1])
    loss.backward()
    optimizer.step()
    
    # 打印损失值
    if epoch % 10 == 0:
        print('Epoch {}: Loss = {}'.format(epoch, loss.item()))

上述代码中，我们首先定义了一个名为SimpleRNN的类，继承自PyTorch中的nn.Module类。在类的构造函数中，我们定义了RNN模型的输入大小、隐藏状态大小和输出大小，以及两个线性层（i2h和i2o）和一个LogSoftmax层。在forward函数中，我们首先将输入和前一时刻的隐藏状态拼接起来，然后通过i2h和i2o生成新的隐藏状态和输出，最后通过LogSoftmax层得到输出概率分布。在initHidden函数中，我们返回一个初始值为0的隐藏状态。

接下来，我们定义了RNN模型的一些参数，包括输入大小、隐藏状态大小、输出大小、RNN层数、序列长度和批次大小。然后，我们使用PyTorch中的nn.RNN类来定义RNN模型。我们还定义了损失函数和优化器，以及训练数据。需要注意的是，我们将数据转换为PyTorch中的张量类型，并将其视为一个10个时间步、批次大小为1、输入大小为1的序列。接着，我们使用for循环遍历序列中的每一个时间步，在每个时间步上进行前向传播和反向传播，并计算损失值。最后，我们使用优化器来更新模型的参数，并打印损失值。

需要注意的是，上述代码中的数据仅作为示例，实际应用中需要根据具体情况进行调整。此外，RNN模型通常需要更复杂的网络结构和更多的训练数据才能取得良好的效果。