RNN的Python代码实现

好的，以下是一个简单的RNN模型的Python代码实现，使用的是PyTorch框架：

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)

这个模型接收一个输入，输出一个预测值并更新内部隐藏状态。在初始化时，我们定义了一个输入大小、隐藏大小和输出大小。在前向传递中，我们将输入和上一个时间步的隐藏状态连接起来，经过一个线性变换后得到新的隐藏状态和输出，并将输出通过softmax函数进行概率化。在本例中，我们使用了LogSoftmax函数。在每个时间步，我们都需要将上一个时间步的隐藏状态传递给当前时间步。在该模型中，我们使用一维的张量来存储隐藏状态。初始化时，我们将隐藏状态初始化为全零张量，并在每个时间步更新隐藏状态。