pytorch rnn

PyTorch是一个基于Python的科学计算库，它主要针对两类人群：NumPy的替代品，可以利用GPU的性能进行计算；深度学习研究人员，提供了极大的灵活性和速度。

RNN（Recurrent Neural Network）是一种递归神经网络，它可以处理序列数据，如时间序列、自然语言等。在PyTorch中，可以使用torch.nn.RNN模块来构建RNN模型。

RNN模型的输入是一个序列，每个时间步都有一个输入和一个隐藏状态。隐藏状态会被传递到下一个时间步，并且会影响输出结果。RNN模型的输出也是一个序列，每个时间步都有一个输出。

在PyTorch中，可以使用以下代码来构建一个简单的RNN模型：

import torch
import torch.nn as nn

input_size = 10
hidden_size = 20
num_layers = 2
batch_size = 3
seq_len = 5

rnn = nn.RNN(input_size, hidden_size, num_layers)
input = torch.randn(seq_len, batch_size, input_size)
h0 = torch.randn(num_layers, batch_size, hidden_size)
output, hn = rnn(input, h0)

其中，input_size表示输入数据的特征维度，hidden_size表示隐藏状态的维度，num_layers表示RNN模型的层数，batch_size表示批次大小，seq_len表示序列长度。在上面的代码中，我们构建了一个包含两层的RNN模型，并对一个大小为(seq_len, batch_size, input_size)的输入数据进行了前向传播。