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不添加参数

以下是一个基本的RNN网络的代码示例：

import paddle.nn as nn
import paddle

class MyRNN(paddle.nn.Layer):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(MyRNN, 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.Softmax(axis=1)

    def forward(self, input, hidden):
        combined = paddle.concat((input, hidden), axis=1)
        hidden = self.i2h(combined)
        output = self.i2o(combined)
        output = self.softmax(output)
        return output, hidden

    def initHidden(self):
        return paddle.zeros([1, self.hidden_size])

这个RNN网络接受三个参数：输入大小，隐藏层大小和输出大小。在初始化方法中，我们定义了两个线性层，一个用于将输入和隐藏状态连接起来，另一个用于将输入和隐藏状态连接起来并输出结果。然后我们还定义了一个softmax层用于计算输出的概率分布。

在正向传递方法中，我们首先将输入和隐藏状态连接起来，然后通过线性层将它们映射成新的隐藏状态和输出。最后，我们使用softmax层将输出转化为概率分布。我们还定义了一个方法来初始化隐藏状态。在这个简单的例子中，我们只返回了一个零值张量。