给出做nlp基于pytorch的RNN代码

以下是一个基于PyTorch实现的RNN模型的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

class RNN(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(RNN, 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)

该模型使用一个单向RNN层来对输入进行处理，其中`input_size`表示输入向量的大小，`hidden_size`表示隐藏层的大小，`output_size`表示输出向量的大小。在模型的构造函数中，我们使用PyTorch内置的`nn.Linear`函数定义了两个全连接层`i2h`和`i2o`，以及一个`nn.LogSoftmax`层，用于对输出进行归一化处理。

在`forward`函数中，我们首先将输入和隐藏层的状态拼接在一起，然后通过`i2h`和`i2o`层分别计算得到新的隐藏状态和输出向量。最后，我们使用`nn.LogSoftmax`层对输出向量进行归一化处理，并返回输出向量和新的隐藏状态。

在训练过程中，我们可以使用该模型来对序列数据进行处理，并在每个时间步上计算损失函数。同时，我们可以使用PyTorch内置的优化器对模型进行反向传播和更新。