conv_GRU python

您好！要实现一个基于GRU（Gated Recurrent Unit）的对话模型，您可以使用Python编程语言。下面是一个简单的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

class GRUModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(GRUModel, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.gru = nn.GRU(input_size, hidden_size)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)
    
    def forward(self, input, hidden):
        output, hidden = self.gru(input, hidden)
        output = self.fc(output)
        return output, hidden
    
    def init_hidden(self):
        return torch.zeros(1, 1, self.hidden_size)

# 示例用法
input_size = 10
hidden_size = 20
output_size = 5
model = GRUModel(input_size, hidden_size, output_size)
input = torch.randn(1, 1, input_size)
hidden = model.init_hidden()
output, hidden = model(input, hidden)
print(output.shape)  # 输出: torch.Size([1, 1, 5])

这是一个简单的基于GRU的模型示例，包括一个GRU层和一个全连接层。您可以根据自己的需求修改模型的输入维度、隐藏层维度和输出维度，以适应不同的任务。

希望这个示例对您有所帮助！如果您有其他问题，请随时提问。