import paddle.nn as nn import paddle # 定义RNN网络 class MyRNN(paddle.nn.Layer): def __init__(self): #定义RNN网络 def forward(self, x): #设置网络架构补充代码

以下是一个简单的RNN网络的完整代码示例：

import paddle.nn as nn
import paddle

class MyRNN(paddle.nn.Layer):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size):
        super(MyRNN, self).__init__()

        self.hidden_size = hidden_size
        self.num_layers = num_layers

        # 定义RNN网络
        self.rnn = nn.RNN(input_size=input_size, hidden_size=hidden_size,
                          num_layers=num_layers, nonlinearity='tanh', time_major=True)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)

    def forward(self, x):
        # 设置网络架构
        h0 = paddle.zeros([self.num_layers, x.shape[1], self.hidden_size])
        out, hn = self.rnn(x, h0)
        out = self.fc(out[-1])
        return out

在这个例子中，我们定义了一个RNN网络，包含一个RNN层和一个全连接层。`__init__`函数中，我们传入了输入大小`input_size`、隐藏层大小`hidden_size`、层数`num_layers`和输出大小`output_size`，并用这些参数初始化了RNN和全连接层。在`forward`函数中，我们首先定义了初始的隐藏状态`h0`，然后将输入`x`和`h0`传入RNN层，得到输出`out`和最终的隐藏状态`hn`。接着，我们取`out`中的最后一个时间步的输出，并将其传入全连接层得到输出结果。