RNN的架构除了RNN类中的模型不同，其他的构架与CNN类似，如果还没有阅读过CNN文章的可以点击下方链接进入： CNN使用MNIST手写数字识别实战的代码和心得
LSTM(Long Short-Term Memory长短时记忆网络)虽然在MNIST手写数字识别方面不擅长，但是也可以进行使用，效果比CNN略显逊色
对LSTM使用MNIST手写数字识别的思路图
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LSTM是在RNN的主线基础上增加了支线，增加了三个门，输入门，输出门和忘记门。
避免了可能因为加权问题，使程序忘记之前的内容，梯度弥散或者梯度爆炸。
batch_size在这里选取的是100，选择了一个隐藏层和128的神经元，对LSTM结构进行部署，
MNIST长宽为28，选取一行28作为一份数据传入input_size,RNN是按照时间序列进行传值，batch_size为100，也就是在每次传入的数据为（128，28）
进入隐藏层后，out结果张量的shape为（100, 28, 128）
在out:, -1, :时间序列中取得最后一次的输出，得到（100, 128）
再进入全连接层后将hidden_size的128变为所需要的输出的10种图片的维度（100, 10）
对超参数的定义
代码语言：txt复制#定义超参数input_size = 28time_step = 28# 时间序列Layers = 1# 隐藏单元的个数hidden_size = 128# 每个隐藏单元中神经元个数classes = 10batch_size = 100EPOCHS = 10learning_rate = 0.01 #学习率RNN对于数据的读取有别于CNN,按照时间来读取，在这里可以将input_size看作是图片的长，而time_step看作宽的长度。
代码语言：txt复制 #Long Short-Term Memory(长短时记忆网络)
class RNN(nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, Layers, classes):
super(RNN, self).__init__()
self.Layers = Layers
self.hidden_size = hidden_size
self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, Layers, batch_first=True)
self.fc = nn.Linear(hidden_size, classes)
def forward(self, x):
# 设置初始隐藏状态和单元格状态
h0 = torch.zeros(self.Layers, x.size(0), self.hidden_size).to(device)
c0 = torch.zeros(self.Layers, x.size(0), self.hidden_size).to(device)
# out张量的shape(batch_size, time_step, hidden_size)
out, _ = self.lstm(x, (h0, c0))#torch.Size([100, 28, 128])
#out[:, -1, :].shape torch.Size([100, 128])
# 只得到时间顺序点的最后一步
out = self.fc(out[:, -1, :])#torch.Size([100, 10])
return out
```
运行结果：
```pythonRNN( (lstm): LSTM(28, 128, batch_first=True) (fc): Linear(in_features=128, out_features=10, bias=True))Epoch [10/10], Loss: 0.0115Test Accuracy to test: 98.07 %undefined
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