下面是基于PyTorch框架的RNN网络实现代码：

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.hidden_size = hidden_size
        # 输入权重矩阵
        self.W_xh = nn.Parameter(torch.randn(input_size, hidden_size))
        # 隐藏权重矩阵
        self.W_hh = nn.Parameter(torch.randn(hidden_size, hidden_size))
        # 输出权重矩阵
        self.W_hy = nn.Parameter(torch.randn(hidden_size, output_size))
        # 隐藏层偏置向量
        self.b_h = nn.Parameter(torch.randn(hidden_size))
        # 输出层偏置向量
        self.b_y = nn.Parameter(torch.randn(output_size))
    def forward(self, x):
        h = torch.zeros(1, self.hidden_size)
        for i in range(x.size(0)):
            h = torch.tanh(torch.mm(x[i], self.W_xh) + torch.mm(h, self.W_hh) + self.b_h)
        y = torch.mm(h, self.W_hy) + self.b_y
        return y
# 实例化模型
input_size = 10
hidden_size = 20
output_size = 1
model = RNN(input_size, hidden_size, output_size)
# 损失函数和优化器
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.SGD(model.parameters(), lr=0.01)
# 输入数据
x = torch.randn(5, input_size)
y_true = torch.randn(output_size)
# 训练模型
for epoch in range(100):
    model.zero_grad()
    y_pred = model(x)
    loss = criterion(y_pred, y_true)
    loss.backward()
    optimizer.step()
    if (epoch + 1) % 10 == 0:
        print(f'Epoch [{epoch+1}/100], Loss: {loss.item()}')
# 测试模型
with torch.no_grad():
    y_pred = model(x)
    print(f'Predicted: {y_pred}, True: {y_true}')

以上我利用pytorch搭建了一个RNN模型，用于序列数据的预测。详细解释一下代码：

1. 定义RNN模型类，继承自nn.Module。
2. 在初始化方法中，定义了输入权重矩阵$W_{x}h$、隐藏权重矩阵$W_{h}h$、输出权重矩阵$W_{h}y$、隐藏层偏置向量$b_h$和输出层偏置向量$b_y$。
3. $forward$方法实现了RNN的前向传播过程。对于每个时间步，计算隐藏状态$h$，并在最后一个时间步计算输出$y$。
4. 实例化RNN模型，设置输入维度、隐藏层维度和输出维度。
5. 定义损失函数$MSELoss$和优化器$SGD$。
6. 生成随机的输入数据$x$和真实标签$y_{t}rue$。
7. 训练模型，通过前向传播、计算损失、反向传播和更新权重。
8. 每隔10个epoch打印损失，观察模型训练过程。
9. 在测试阶段，关闭梯度计算，预测输入数据的输出，并与真实标签进行比较。