```pyhoimpor orchimpor orch. as
# 定义一个简单的R模型class SimpleR(.Module): def __ii__(self, ipu_size, hidde_size, oupu_size): super(SimpleR, self).__ii__() self.hidde_size = hidde_size self.r = .R(ipu_size, hidde_size, bach_firs=True) # R层 self.fc = .Liear(hidde_size, oupu_size) # 全连接层
def forward(self, x): # 初始化隐藏状态 h0 = orch.zeros(1, x.size(0), self.hidde_size).o(x.device) # 前向传播R ou, _ = self.r(x, h0) # 仅选择最后一个时间步的输出 ou = ou[:, -1, :] # 通过全连接层进行分类或回归等任务 ou = self.fc(ou) reur ou```这个模型定义了一个简单的R，它包含一个R层和一个全连接层。在`forward`函数中，我们首先初始化隐藏状态`h0`，然后将输入和隐藏状态一起传递给R层。R层的输出是一个包含了所有时间步的张量，我们选择最后一个时间步的输出来进行后续处理。我们使用全连接层对最后一个时间步的输出进行处理，以完成我们的任务（例如分类或回归）。
这只是一个非常基础的R模型，对于更复杂的任务，您可能需要更复杂的模型，例如LSTM或GRU。这些模型在PyTorch中都有现成的实现，您可以方便地使用它们来处理序列数据。
