PyTorch RNN 教程

递归神经网络（RNN）是处理序列数据的强大工具，本教程将介绍如何在 PyTorch 中实现和使用 RNN。

基础概念

RNN 允许神经网络考虑输入序列中的历史信息。这对于自然语言处理、时间序列分析等领域非常有用。

输入序列：一个序列的输入，例如文本或时间序列数据。
隐藏状态：RNN 中的变量，用于存储和传递历史信息。
输出序列：RNN 的输出，可以是一个新的序列或单个值。

实现步骤

定义模型：创建一个 RNN 模型，包括输入层、隐藏层和输出层。
准备数据：加载和预处理数据，将其转换为适合 RNN 的格式。
训练模型：使用训练数据训练模型，调整模型参数以最小化损失函数。
评估模型：使用测试数据评估模型的性能。

示例代码

import torch
import torch.nn as nn

class RNNModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(RNNModel, 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):
        out, _ = self.rnn(x)
        out = self.fc(out[:, -1, :])
        return out

# 创建模型、损失函数和优化器
model = RNNModel(input_size=10, hidden_size=20, output_size=1)
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters())

# 训练模型
# ...

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