def rnn(inputs, state, params): # inputs的形状：(时间步数量，批量大小，词表大小) W_xh, W_hh, b_h, W_hq, b_q = params H, = state outputs = [] # X的形状：(批量大小，词表大小) for X in inputs: H = torch.tanh(torch.mm(X, W_xh) + torch.mm(H, W_hh) + b_h) Y = torch.mm(H, W_hq) + b_q outputs.append(Y) return torch.cat(outputs, dim=0), (H,)

这是一个基本的 RNN（循环神经网络）的前向传播函数。输入是一个三维张量 `inputs`，形状为 (时间步数量，批量大小，词表大小)，其中时间步数量表示输入序列的长度，批量大小表示每个时间步的输入是一个批量数据，词表大小表示每个输入向量的维度。

`state` 是一个元组，表示 RNN 的初始状态，其中元素 `H` 的形状为 (批量大小, 隐藏单元数量)。`params` 是一个元组，包含 RNN 的参数，其中元素 `W_xh` 的形状为 (词表大小, 隐藏单元数量)，元素 `W_hh` 的形状为 (隐藏单元数量, 隐藏单元数量)，元素 `b_h` 的形状为 (1, 隐藏单元数量)，元素 `W_hq` 的形状为 (隐藏单元数量, 输出维度)，元素 `b_q` 的形状为 (1, 输出维度)。

在循环中，对于每个时间步的输入 `X`，首先计算当前时刻的隐藏状态 `H`，然后基于隐藏状态计算输出 `Y`。最后将所有的输出沿着时间步维度拼接成一个二维张量，并返回最后一个时间步的隐藏状态 `H`。