递归神经网络（RNN）是处理序列数据的强大工具，比如时间序列分析、自然语言处理等。本教程将带你了解 PyTorch 中 RNN 的基本用法。

RNN 简介

RNN 能够处理序列数据，因为它具有记忆能力，可以记住之前的信息。这使得 RNN 在处理时间序列数据时非常有效。

安装 PyTorch

首先，确保你已经安装了 PyTorch。你可以通过以下命令安装：

pip install torch torchvision

创建 RNN 模型

以下是一个简单的 RNN 模型示例：

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

训练 RNN 模型

# 创建模型
model = RNNModel(input_size=10, hidden_size=20, output_size=1)

# 损失函数和优化器
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)

# 训练数据
x_train = torch.randn(100, 10)
y_train = torch.randn(100, 1)

# 训练模型
for epoch in range(100):
    optimizer.zero_grad()
    outputs = model(x_train)
    loss = criterion(outputs, y_train)
    loss.backward()
    optimizer.step()
    if epoch % 10 == 0:
        print(f'Epoch {epoch}, Loss: {loss.item()}')

扩展阅读

想要了解更多关于 PyTorch 和 RNN 的知识，可以阅读以下教程：

图片

这里插入一张 RNN 的图片：

RNN