要将初始隐藏层状态设置为3，需要在RNN类的__init__函数中增加一个参数，并在forward函数中使用该参数来初始化隐藏层状态。具体修改如下： ``` class RNN(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size, num_layers): super(RNN, self).__init__() self.hidden_size=hidden_size self.num_layers=num_layers self.rnn=nn.RNN(input_size, hidden_size, num_layers=num_layers, batch_first=True) self.fc=nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x, h=None): if h is None: h=torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size) out, h=self.rnn(x, h) out=self.fc(out[:, -1, :]) return out, h input_size=1 hidden_size=32 output_size=1 num_layers=1 model=RNN(input_size, hidden_size, output_size, num_layers) criterion=nn.MSELoss() optimizer=torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001) df=pd.read_csv('beijing_wangjing_125_new.csv') congestion_index=df['idx'].values congestion_index_tensor=torch.tensor(congestion_index, dtype=torch.float32).view(-1, 1, 1) h=torch.zeros(num_layers, 1, hidden_size) + 3 # 初始隐藏层状态设置为3 for epoch in range(100): outputs, h=model(congestion_index_tensor, h) loss=criterion(outputs, congestion_index_tensor) optimizer.zero_grad() loss.backward() optimizer.step() ``` 在该代码中，我们增加了一个num_layers参数，用于指定RNN层的层数。在forward函数中，我们增加了一个h参数，用于初始化隐藏层状态，同时在第一次调用forward函数时，如果h参数为None，则将其初始化为全零张量。在训练过程中，我们通过将h参数设置为一个值为3的全零张量，来将初始隐藏层状态设置为3。