PyTorch 供给三种次要的 RNN 变体：例子： 代码解析 ✅ 数据生成 生成 1000 个平均分布的数据点。 计较正弦值，造成光阳序列数据。 为已往 10 个光阳步的数据， 为下一个光阳步的预测目的。 ✅ 构建 RNN 界说循环神经网络： ：每个光阳步只要一个输入值（正弦波）。：隐藏层神经元数目。：单层 RNN。 卖力最末输出。 ✅ 训练 运用 MSELoss（均方误差丧失） 计较预测值取真正在值的误差。运用 Adam 劣化器 更新模型参数。每 10 个 输出一次丧失 。
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