[[ 1 12 2 ... 87 87 87] [ 1 12 2 ... 87 87 87] [ 1 12 2 ... 87 87 87] ... [ 1 12 20 ... 87 87 87] [ 1 12 20 ... 87 87 87] [ 1 12 20 ... 87 87 87]]写一个pytorch的RNN输入数据为前面的类型

假设你要使用PyTorch的RNN模型对这个数据进行训练，可以按照以下步骤进行数据处理：

1. 将数据转换成张量（Tensor）格式。

import torch

data = [[1, 12, 2, ..., 87, 87, 87], [1, 12, 2, ..., 87, 87, 87], [1, 12, 2, ..., 87, 87, 87], ..., [1, 12, 20, ..., 87, 87, 87], [1, 12, 20, ..., 87, 87, 87], [1, 12, 20, ..., 87, 87, 87]]
tensor_data = torch.tensor(data)

2. 定义模型的输入。

由于RNN是一种序列模型，它需要将整个序列作为一个输入。在这个例子中，每个序列的长度不一定相同，因此我们需要将它们统一成相同的长度。可以通过填充（padding）来实现。

from torch.nn.utils.rnn import pad_sequence

padded_data = pad_sequence([torch.tensor(seq) for seq in data], batch_first=True, padding_value=0)

这里使用了`pad_sequence`函数来完成填充操作。`batch_first=True`表示将batch维度放在第一维，`padding_value=0`表示使用0来进行填充。

3. 将数据输入到模型中进行训练。

接下来就可以将`padded_data`作为模型的输入进行训练了。具体的模型定义和训练过程可以参考PyTorch的官方文档。