1. 数据准备
- 使用
torchtext加载文本数据集 - 将数据转换为张量格式
- 定义词汇表和嵌入层
2. 模型构建
- 通过
nn.RNN模块创建简单 RNN 层 - 设置输入维度、隐藏状态维度和输出维度
- 添加 Dropout 层增强泛化能力
3. 训练流程
- 使用交叉熵损失函数和 Adam 优化器
- 实现前向传播和反向传播
- 可通过 PyTorch 官方 RNN 教程 深入理解原理
4. 扩展实践
- 尝试不同序列长度和批次大小
- 探索 LSTM/GRU 变体
- 参考 时序数据处理指南 提升模型效果