昇思训练营打卡第二十五天（RNN实现情感分类）

RNN，即循环神经网络（Recurrent Neural Network），是一种深度学习模型，特别适用于处理序列数据。以下是对RNN的简要介绍：

RNN的特点：

1. 记忆性：与传统的前馈神经网络不同，RNN具有内部状态（记忆），可以捕获到目前为止观察到的序列信息。
2. 参数共享：在处理序列的不同时间步时，RNN使用相同的权重，这意味着模型的参数数量不会随着输入序列长度的增加而增加。
3. 灵活性：RNN能够处理任意长度的输入序列。

RNN的结构：

• 输入层：接收序列中的单个元素。
• 隐藏层：包含循环单元，这些单元具有记忆功能，能够存储之前的信息。
• 输出层：根据当前输入和隐藏层的状态输出结果。

RNN的类型：

1. 简单RNN：基础模型，但容易受到梯度消失和梯度爆炸问题的影响。
2. LSTM（长短期记忆网络）：通过引入门控机制，解决了简单RNN的长期依赖问题。
3. GRU（门控循环单元）：LSTM的变体，结构更简单，但性能相似。

应用场景：

• 自然语言处理：如语言模型、机器翻译、文本生成等。
• 语音识别：将语音信号转换为文本。
• 时间序列预测：如股票价格预测、天气预报等。

数据下载模块

import os
import shutil
import requests
import tempfile
from tqdm import tqdm
from typing import IO
from pathlib import Path

# 指定保存路径为 `home_path/.mindspore_examples`
cache_dir = Path.home() / '.mindspore_examples'

def http_get(url: str, temp_file: IO):
    """使用requests库下载数据，并使用tqdm库进行流程可视化"""
    req = requests.get(url, stream=True)
    content_length = req.headers.get('Content-Length')
    total = int(content_length) if content_length is not None else None
    progress = tqdm(unit='B', total=total)
    for chunk in req.iter_content(chunk_size=1024):
        if chunk:
            progress.update(len(chunk))
            temp_file.write(chunk)
    progress.close()

def download(file_name: str, url: str):
    """下载数据并存为指定名称"""