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上一讲讲了cnn以及如何使用pytorch实现简单的多层卷积神经网络，下面我们将进入rnn，关于rnn将分成三个部分，
- 介绍rnn的基本结构以及在pytorch里面api的各个参数所表示的含义，
- 介绍rnn如何在MNIST数据集上做分类，
- 涉及一点点自然语言处理的东西。
RNN
首先介绍一下什么是rnn，rnn特别擅长处理序列类型的数据，因为他是一个循环的结构
一个序列的数据依次进入网络A，网络A循环的往后传递。
这就是RNN的基本结构类型。而最早的RNN模型，序列依次进入网络中，之前进入序列的数据会保存信息而对后面的数据产生影响，所以RNN有着记忆的特性，而同时越前面的数据进入序列的时间越早，所以对后面的数据的影响也就越弱，简而言之就是一个数据会更大程度受到其临近数据的影响。但是我们很有可能需要更长时间之前的信息，而这个能力传统的RNN特别弱，于是有了LSTM这个变体。
LSTM
这就是LSTM的模型结构，也是一个向后传递的链式模型，而现在广泛使用的RNN其实就是LSTM，序列中每个数据传入LSTM可以得到两个输出，而这两个输出和序列中下一个数据一起又作为传入LSTM的输入，然后不断地循环向后，直到序列结束。
下面结合pytorch一步一步来看数据传入LSTM是怎么运算的
首先需要定义好LSTM网络，需要nn.LSTM()，首先介绍一下这个函数里面的参数
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input_size 表示的是输入的数据维数
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hidden_size 表示的是输出维数
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num_layers 表示堆叠几层的LSTM，默认是1
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bias True 或者 False，决定是否使用bias
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batch_first True 或者 False，因为nn.lstm()接受的数据输入是(序列长度，batch，输入维数)，这和我们cnn输入的方式不太一致，所以使用batch_first，我们可以将输入变成(batch，序列长度，输入维数)
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dropout 表示除了最后一层之外都引入一个dropout
- bidirectional 表示双向LSTM，也就是序列从左往右算一次，从右往左又算一次，这样就可以两倍的输出
是网络的输出维数，比如M，因为输出的维度是M，权重w的维数就是(M, M)和(M, K)，b的维数就是(M, 1)和(M, 1)，最后经过sigmoid激活函数，得到的f的维数是(M, 1)。 
对于第一个数据，需要定义初始的h_0和c_0，所以nn.lstm()的输入Inputs:input, (h_0, c_0)，表示输入的数据以及h_0和c_0，这个可以自己定义，如果不定义，默认就是0
第二步也是差不多的操作，只不多是另外两个权重加上不同的激活函数，一个使用的是sigmoid，一个使用的是tanh，得到的输出i_t和\tilde{C}_t都是(M, 1)。
接着这个乘法是矩阵每个位置对应相乘，然后将两个矩阵加起来，得到的输出C_t是(M, 1)。
最后一步得到的o_t也是(M, 1)，然后C_t经过激活函数tanh，再和o_t每个位置相乘，得到的输出h_t也是(M, 1)。
最后得到的输出就是h_t和C_t，维数分别都是(M, 1)，而输入x_t 维数都是(K, 1)。
lstm = nn.LSTM(10, 30, batch_first=True)可以通过这样定义一个一层的LSTM输入是10，输出是30
lstm.weight_hh_l0.size()
lstm.weight_ih_l0.size()
lstm.bias_hh_l0.size()
lstm.bias__ih_l0.size()可以分别得到权重的维数，注意之前我们定义的4个weights被整合到了一起，比如这个lstm，输入是10维，输出是30维，相对应的weight就是30x10，这样的权重有4个，然后pytorch将这4个组合在了一起，方便表示，也就是lstm.weight_ih_l0，所以它的维数就是120x10
我们定义一个输入
x = Variable(torch.randn((50, 100, 10)))
h0 = Variable(torch.randn(1, 50, 30))
c0 = Variable(torch.randn(1, 50 ,30))x的三个数字分别表示batch_size为50，序列长度为100，每个数据维数为10
h0的第二个参数表示batch_size为50，输出维数为30，第一个参数取决于网络层数和是否是双向的，如果双向需要乘2，如果是多层，就需要乘以网络层数
c0的三个参数和h0是一致的
out, (h_out, c_out) = lstm(x, (h0, c0))这样就可以得到网络的输出了，和上面讲的一致，另外如果不传入h0和c0，默认的会传入相同维数的0矩阵
这就是我们如何在pytorch上使用RNN的基本操作了，了解完最基本的参数我们才能够使用其来做应用。
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