B站 刘二大人 传送门 循环神经网络（基础篇）

课件链接：https://pan.baidu.com/s/1vZ27gKp8Pl-qICn_p2PaSw
提取码：cxe4

本节模型为将输入“hello”训练输出为“ohlol”，用循环神经网络实现。本节老师讲了cell，rnn和embedding三种简单模型，为方便测试，我给每个模型分别定义了函数。下面上开始的数据处理思路图和代码。

搭配视频学习效果最佳。

首先是注释内容和数据集准备代码块。

'''
训练RNN模型使得  "hello" -> "ohlol"
输入为"hello"，可设置字典 e -> 0 h -> 1 l -> 2 o -> 3 hello对应为 10223 one-hot编码有下面对应关系
h   1   0100            o   3
e   0   1000            h   1
l   2   0010            l   2
l   2   0010            o   3
o   3   0001            l   2
输入有“helo”四个不同特征于是input_size = 4
hidden_size = 4 batch_size = 1

RNN模型维度的确认至关重要：
rnn = torch.nn.RNN(input_size=input_size, hidden_size=hidden_size,num_layers=num_layers)
outputs, hidden_outs = rnn(inputs, hiddens):
    inputs of shape