用pytorch搭建一个RNN深度学习分类模型，要求有三层，且输入指标数为11

好的，我可以为您提供一个简单的代码示例，用于搭建一个三层的RNN深度学习分类模型，输入指标数为11。

首先，您需要导入PyTorch库：

import torch
import torch.nn as nn

然后，我们可以定义一个名为`RNNModel`的类来实现我们的模型：

class RNNModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size, num_layers):
        super(RNNModel, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.num_layers = num_layers
        self.rnn = nn.RNN(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)

    def forward(self, x):
        h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(device)
        out, _ = self.rnn(x, h0)
        out = self.fc(out[:, -1, :])
        return out

在这个模型中，我们使用了PyTorch中的`nn.RNN`模块来实现RNN层，使用`nn.Linear`模块来实现全连接层，其中`input_size`为输入的指标数，`hidden_size`为隐藏层的大小，`output_size`为输出层的大小，`num_layers`为RNN层数。

在`forward`函数中，我们首先初始化一个全0的隐藏状态`h0`，然后将输入`x`和`h0`传入RNN层中，得到输出`out`，接着将`out`的最后一个时刻的输出传入全连接层`fc`中得到最终的输出。

最后，您可以实例化这个模型并定义训练过程：

# 定义超参数
input_size = 11
hidden_size = 64
output_size = 2
num_layers = 3
learning_rate = 0.001
num_epochs = 10

# 实例化模型
model = RNNModel(input_size, hidden_size, output_size, num_layers).to(device)

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)

# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
    for i, (inputs, labels) in enumerate(train_loader):
        inputs = inputs.to(device)
        labels = labels.to(device)

        # 前向传播
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)

        # 反向传播和优化
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

        if (i+1) % 100 == 0:
            print('Epoch [{}/{}], Step [{}/{}], Loss: {:.4f}'.format(epoch+1, num_epochs, i+1, len(train_loader), loss.item()))

# 测试模型
with torch.no_grad():
    correct = 0
    total = 0
    for inputs, labels in test_loader:
        inputs = inputs.to(device)
        labels = labels.to(device)
        outputs = model(inputs)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        total += labels.size(0)
        correct += (predicted == labels).sum().item()

    print('Test Accuracy of the model on the {} test images: {} %'.format(total, 100 * correct / total))

在这个训练过程中，我们使用了PyTorch中的`nn.CrossEntropyLoss`作为损失函数，使用了`torch.optim.Adam`作为优化器，同时使用了`train_loader`和`test_loader`来加载数据。在训练过程中，我们首先将输入和标签数据传入模型中进行前向传播，然后计算损失并进行反向传播和优化。在测试过程中，我们计算模型在测试集上的准确率。