递归神经网络（RNN）是一种处理序列数据的强大工具，在自然语言处理、语音识别等领域有着广泛的应用。本教程将带你入门 PyTorch 中的 RNN。

简介

RNN（递归神经网络）是一种特殊的神经网络，它能够处理序列数据。在 PyTorch 中，我们可以通过以下方式实现 RNN：

  • 使用 torch.nn.RNN 类
  • 使用 torch.nn.LSTM 类
  • 使用 torch.nn.GRU 类

实例

以下是一个简单的 RNN 示例，用于处理序列数据：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义 RNN 模型
class RNN(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(RNN, 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

# 实例化模型
input_size = 5
hidden_size = 10
output_size = 3
model = RNN(input_size, hidden_size, output_size)

# 创建随机输入数据
input_data = torch.randn(2, 3, input_size)

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

扩展阅读

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希望这个教程能帮助你更好地理解 PyTorch 中的 RNN。🤖

RNN_Tutorial