PyTorch RNN 教程

本教程将带您了解和使用 PyTorch 搭建循环神经网络 (RNN)。RNN 是处理序列数据的强大工具，在自然语言处理、时间序列分析等领域有广泛应用。

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RNN 简介

循环神经网络 (RNN) 是一种特殊的神经网络，它能够处理序列数据。RNN 通过循环结构将前一个时间步的输出作为当前时间步的输入，这使得它能够记住之前的信息。

简单 RNN 示例

以下是一个简单的 RNN 示例，用于生成序列数据。

import torch
import torch.nn as nn

# 定义 RNN 模型
class SimpleRNN(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(SimpleRNN, self).__init__()
        self.rnn = nn.RNN(input_size, hidden_size, batch_first=True)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)

    def forward(self, x):
        output, _ = self.rnn(x)
        output = self.fc(output[:, -1, :])
        return output

# 创建模型实例
model = SimpleRNN(input_size=1, hidden_size=10, output_size=1)

# 输入数据
input_data = torch.randn(5, 1)

# 前向传播
output = model(input_data)
print(output)

扩展阅读

如果您想深入了解 RNN 和 PyTorch，可以参考以下教程和资源：