不同batch_size下训练RNN是否会导致训练性能存在差异？

你的猜想存在核心误区，本质是混淆了RNN的batch维度并行逻辑和时序维度计算逻辑，具体说明如下：

• 首先明确nn.RNN的常规输入维度为(seq_len, batch_size, input_size)，其中batch_size对应的是同时并行处理的独立完整序列的数量，而非单条序列的时间步数量。你提到的h_n维度规则完全正确，但对4个初始隐态的用途理解有误：这4个全零初始隐态分别对应4条独立序列的第0步初始状态，和单条序列的第4个词的输入隐态没有任何关联。
• 你描述的差异场景只有错误使用RNN输入时才会出现：如果强行把单条长度为T的序列按时间步拆分，用batch_size=T、seq_len=1的格式喂给RNN，才会出现每个时间步的输入隐态都是全零的问题，但这本身就是不符合RNN时序计算逻辑的错误用法。
• 正确的训练流程下，batch_size从1调整为4不会出现你提到的隐态差异：
  1. batch_size=1时，每步喂入1条完整序列，序列内第N个词的输入隐态是前N-1个词的计算结果
  2. batch_size=4时，每步喂入4条独立完整序列，每条序列内部的第N个词的输入隐态依然是该条序列前N-1个词的计算结果，和其他样本的初始隐态无关
• 两种batch_size设置的训练差异仅来自梯度更新策略的区别：batch_size=1是单样本梯度下降，batch_size=4是小批量梯度下降，不会出现单条序列内部时序信息丢失的问题。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Kendrick Q