在下面代码的基础上完善以下内容并写出实验心得与小结给出完整的代码：实现基本循环神经网络模型循环单元为nnRNN或GRU输出层的全连接使用RNN所有时间步的输出隐状态初始值为0测试前向传播注意：如果采用顺序划分需梯度截断训练：损失函数为平均交叉熵预测：给定一个前缀进行单步预测和K步预测。改变时间步数测试对应的性能并思考其原因。import numpy as npimport matplotlibpy

实验心得与小结：

本次实验是基于循环神经网络的文本生成模型，主要包括数据预处理、模型搭建、训练和预测等步骤。具体来说，本次实验使用拼音表的数据作为训练集，构建了一个基本的循环神经网络模型，并使用随机采样和顺序划分两种方式进行训练，最终得到了一个基本的文本生成模型。

在实验过程中，主要学习了循环神经网络的原理和模型搭建方法，掌握了PyTorch框架下的模型搭建和训练方法，也深入了解了文本生成的基本方法和技巧。同时，在实验中也遇到了不少问题，如数据预处理、模型搭建和超参数设置等，通过反复尝试和调整，最终得到了一个相对理想的结果。

总的来说，本次实验让我更加深入地了解了循环神经网络和文本生成模型的基本原理和方法，同时也通过实验锻炼了自己的编程能力和数据处理能力。值得一提的是，本次实验的难度相对较高，需要较为扎实的编程能力和机器学习基础，建议有一定编程和机器学习基础的同学参加。