我们需要导入所需的库：
```pyhoimpor orchimpor orch. as impor orch.opim as opimfrom orch.uils.daa impor DaaLoader, TesorDaase```接下来，定义一个简单的循环神经网络模型：
```pyhoclass SimpleR(.Module): def __ii__(self, ipu_size, hidde_size, oupu_size, um_layers): super(SimpleR, self).__ii__() self.hidde_size = hidde_size self.um_layers = um_layers self.r = .R(ipu_size, hidde_size, um_layers, bach_firs=True) self.fc = .Liear(hidde_size, oupu_size) def forward(self, x): ou, _ = self.r(x) ou = self.fc(ou[:, -1, :]) reur ou```接下来，准备数据集。这里我们使用一个假设的数据集，您可以根据实际情况替换为您的数据集：
```pyho# 假设数据集：输入为文章文本，输出为下一个单词的概率分布ex = ework (R) wih PyTorch. model i PyTorch ad use i for ex geeraio. else 0]) for word i okeized_ex]```将数据集转换为PyTorch张量：
```pyhoipu_size = le(word2i) 1 # 输入维度，包括0表示paddig的位置hidde_size = 100 # 隐藏层大小，您可以根据需要进行调整oupu_size = le(word2i) 1 # 输出维度，包括0表示paddig的位置和1表示下一个单词的概率分布um_layers = 1 # R层数，您可以根据需要进行调整sequece_legh = le(ieger_sequece) # 序列长度bach_size = 1 # 批次大小，这里我们假设只有一个序列，因此设置为1```
