PyTorch中训练RNN实现从'hihell'生成'ihello'的技术求助

嘿，作为PyTorch新手尝试这个序列转换任务超棒的！我先把你提供的model.py内容整理成清晰的格式，再给你补全后续需要的关键部分思路～

你当前的model.py代码片段： #

#----------------- model for teach rnn hihell to ihello 
#----------------- OUR MODEL --------------------- 
import torch 
import torch.nn as nn 
from torch import autograd 

class Model(nn.Module): 
    def __init__(self): 
        super(Model,self).__init__() 
        self.rnn=nn....

接下来可以补全的核心内容： #

你的RNN层还没写完，我给你梳理下完整的模型搭建逻辑：

• 第一步：补全RNN核心层定义
  先确定输入维度（这里字符集是h,i,e,l,o共5个字符，用one-hot编码的话输入维度就是5）、隐藏层维度（可以选64或128这类适中的数值），比如用基础RNN：

  self.input_dim = 5  # 字符集合的大小
  self.hidden_dim = 64  # 自定义的隐藏层维度
  self.rnn = nn.RNN(input_size=self.input_dim, hidden_size=self.hidden_dim, num_layers=1, batch_first=True)
  

  如果想尝试更强大的序列模型，也可以替换成nn.LSTM，用法基本一致。

• 第二步：添加输出映射线性层
  RNN的输出是隐藏层状态，需要一个线性层把它映射到字符的概率分布上：

  self.fc = nn.Linear(self.hidden_dim, self.input_dim)
  

• 第三步：实现前向传播函数
  完成模型的前向计算逻辑，处理输入张量和隐藏状态：

  def forward(self, x, hidden):
      # x的形状：(batch_size, 序列长度, 输入维度)
      out, hidden = self.rnn(x, hidden)
      # 将RNN输出映射为字符概率
      out = self.fc(out)
      return out, hidden
  

训练前的小提示： #

• 先做字符编码：给每个字符分配索引，比如char_to_idx = {'h':0, 'i':1, 'e':2, 'l':3, 'o':4}，然后把输入序列hihell和目标序列ihello转换成索引列表，再转成PyTorch张量，最后生成one-hot编码（或者用嵌入层优化）。
• 训练时要注意初始化隐藏状态，每个批次开始时可以生成一个全零的初始隐藏状态。

内容的提问来源于stack exchange，提问作者Mahsa