Para gerar uma rede neural recorrente com o PyTorch, você precisará seguir alguns passos básicos. Vou mostrar um exemplo básico de como criar uma rede neural recorrente usando uma camada LSTM (Long Short-Term Memory).

Passo 1: Importar as bibliotecas necessárias

import torch
import torch.nn as nn

Passo 2: Definir a arquitetura da rede

class RNN(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size):
        super(RNN, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.num_layers = num_layers

        self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)

    def forward(self, x):
        h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(x.device)
        c0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(x.device)

        out, _ = self.lstm(x, (h0, c0))
        out = self.fc(out[:, -1, :])
        return out

Passo 3: Instanciar o modelo

input_size = 10  # Tamanho da entrada
hidden_size = 20  # Tamanho do estado oculto
num_layers = 2  # Número de camadas LSTM
output_size = 5  # Tamanho da saída

model = RNN(input_size, hidden_size, num_layers, output_size)

Aqui, criamos uma classe RNN que herda da classe nn.Module do PyTorch. No método __init__, definimos os parâmetros necessários para a camada LSTM e a camada linear (fully connected) de saída. No método forward, realizamos o encaminhamento dos dados pela camada LSTM e pela camada linear. O tensor x representa a entrada para a rede.

No exemplo acima, o modelo recebe entradas com tamanho 10, tem um estado oculto de tamanho 20, duas camadas LSTM e produz uma saída de tamanho 5.

Esses são os passos básicos para criar uma rede neural recorrente com o PyTorch usando a camada LSTM. No entanto, dependendo do seu problema específico, você pode precisar ajustar a arquitetura da rede, a função de perda e outros hiperparâmetros para obter melhores resultados.