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本文介绍了如何使用PyTorch中的LSTM和GRU模块实现文本情感分类。重点讲解了LSTM的参数配置（包括输入维度、隐藏层大小、层数等）及其输入输出格式，通过代码示例演示了LSTM的具体使用流程，包括数据准备、嵌入操作和状态初始化。同时验证了LSTM最后一个时间步输出与最终隐藏状态的关系。文章还简要介绍了GRU模块的类似使用方法，以及双向LSTM的实现方式。这些RNN变体均可用于文本序列建模任务

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