‌RNN的input_size和hidden_size分别指的是输入特征的维度和隐藏层的神经元个数。‌

• ‌input_size‌：这个参数表示输入到RNN中的特征的维度。在自然语言处理任务中，这通常指的是词向量的维度，即每个词被转化为向量表示时，这个向量的维度大小。例如，如果词向量维度为100，那么input_size就设置为100。这个参数对于RNN模型能够处理的数据类型和维度至关重要，因为它决定了模型可以接受的输入特征的空间大小。

• ‌hidden_size‌：这个参数定义了RNN隐藏层的神经元个数，也被称为隐藏层的维度。隐藏层是RNN模型中用于处理信息的核心部分，其大小直接影响模型的复杂度和学习能力。隐藏层神经元的数量越多，模型就能学习更复杂的模式，但同时也增加了模型的复杂性和计算成本。hidden_size的设置需要根据具体任务和数据集的特点来调整，以达到最佳的模型性能。

这两个参数是构建RNN模型时的基础设置，它们共同决定了模型的结构和能力，对于模型的训练效果和预测准确性有着直接的影响。此外，RNN还有其他参数，如num_layers（网络的层数）、nonlinearity（激活函数）、bias（是否使用偏置）、batch_first（输入数据的形式）、dropout（是否应用dropout）以及bidirectional（是否使用双向RNN）等，这些参数的选择和设置同样重要，它们共同影响着RNN模型的性能和效果‌12。