Pytorch_RNN实例代码（低级篇）

最新推荐文章于 2025-03-24 18:45:00 发布

PocFeis

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分类专栏： pytorch实例代码文章标签：深度学习 pytorch 自然语言处理

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/shen0oheng/article/details/115280797

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该博客通过代码展示了如何在 PyTorch 中构建和训练 RNNCell 和 RNN 模块。首先，详细解释了如何使用 RNNCell 实现简单的序列预测任务，然后演示了 RNN 模块的用法。最后，引入了嵌入层（Embedding），将高维稀疏向量转化为低维稠密向量，进一步增强模型的表示能力。每个示例都包括模型定义、损失计算、反向传播和参数更新的过程。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

本文旨在代码实现，具体内容讲解请参考刘老师的视频：(https://www.bilibili.com/video/BV1Y7411d7Ys?p=12)

构建RNNCell模型以及直接调用RNN的代码如下：

import torch
input_size=4
hidden_size=4
batch_size=1
num_layers=1
idx2char=['e','h','l','o']
x_input=[1,0,2,2,3]
y_output=[3,1,2,3,2]
one_hot_lookup=[[0,1,0,0],
                [1,0,0,0],
                [0,0,1,0],
                [0,0,0,1]]
x_ont_hot=[one_hot_lookup[x] for x in x_input]
inputs=torch.Tensor(x_ont_hot).view(-1,batch_size,input_size)
labers=torch.LongTensor(y_output).view(-1,