如何将RNN输出映射到类大小的张量？

将RNN（循环神经网络）输出映射到类大小的张量可以通过以下步骤实现：

首先，确保你已经训练好了一个RNN模型，该模型可以接受输入序列并输出一个向量。
获取RNN模型的输出向量。这个向量可以是最后一个时间步的隐藏状态，也可以是所有时间步的隐藏状态的平均值或者其他汇总方式。
将输出向量输入到一个全连接层（也称为密集层），该层的输出大小等于类的数量。全连接层可以将输入向量映射到一个具有相同维度的输出向量。
在全连接层之后，可以使用激活函数（如softmax）对输出向量进行归一化，以获得每个类的概率分布。
最后，可以根据概率分布选择具有最高概率的类作为预测结果。

以下是一个示例代码片段，展示了如何使用Python和PyTorch将RNN输出映射到类大小的张量：

import torch
import torch.nn as nn

# 假设RNN模型的输出向量大小为hidden_size
hidden_size = 128
# 假设类的数量为num_classes
num_classes = 10

# 定义RNN模型
rnn = nn.RNN(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True)

# 假设输入序列为input_seq，形状为(batch_size, sequence_length, input_size)
input_seq = torch.randn(batch_size, sequence_length, input_size)

# 获取RNN模型的输出向量
output, _ = rnn(input_seq)

# 定义全连接层
fc = nn.Linear(hidden_size, num_classes)

# 将输出向量输入到全连接层
output = fc(output[:, -1, :])

# 使用softmax函数对输出向量进行归一化
output = nn.functional.softmax(output, dim=1)

# 输出预测结果
_, predicted_classes = torch.max(output, 1)

在这个示例中，我们使用了PyTorch库来构建RNN模型和全连接层，并使用softmax函数对输出向量进行归一化。你可以根据实际情况调整模型的参数和输入数据的形状。请注意，这只是一个简单的示例，实际应用中可能需要更复杂的模型和更多的数据预处理步骤。