PyTorch 中的 RNN 教程

递归神经网络（RNN）是一种强大的深度学习模型，特别适用于处理序列数据。本教程将介绍如何在 PyTorch 中实现和训练 RNN 模型。

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RNN 基础

RNN 的基本思想是通过循环连接来处理序列数据。以下是一个简单的 RNN 模型示例：

输入序列：( x_1, x_2, ..., x_T )
隐藏状态：( h_t )
输出序列：( y_1, y_2, ..., y_T )

每个时间步的隐藏状态 ( h_t ) 都依赖于前一个时间步的隐藏状态 ( h_{t-1} ) 和当前输入 ( x_t )。

实现步骤

定义 RNN 模型：创建一个继承自 torch.nn.Module 的类，并在其中定义模型结构。
前向传播：实现 forward 方法，定义如何根据输入序列和隐藏状态计算输出序列。
损失函数：选择合适的损失函数，如交叉熵损失，来评估模型性能。
优化器：选择一个优化器，如 Adam，来调整模型参数。

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

损失与优化

criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

训练模型

for epoch in range(num_epochs):
    optimizer.zero_grad()
    outputs = model(inputs)
    loss = criterion(outputs, labels)
    loss.backward()
    optimizer.step()

扩展阅读

如果您想了解更多关于 PyTorch 和 RNN 的内容，可以参考以下链接：

希望这个教程能帮助您入门 PyTorch 中的 RNN！🎉