pytorch实现的1DCNN-BiGRU-注意力机制回归预测

以下是使用Pytorch实现的1DCNN-BiGRU-注意力机制的回归预测模型代码示例：

import torch
import torch.nn as nn

class CNN_GRU_Attention(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size):
        super(CNN_GRU_Attention, self).__init__()
        
        # 1D Convolutional layer
        self.conv = nn.Conv1d(in_channels=input_size, out_channels=hidden_size, kernel_size=3, stride=1, padding=1)
        self.relu = nn.ReLU()
        
        # Bidirectional GRU layers
        self.gru = nn.GRU(hidden_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True, bidirectional=True)
        
        # Attention layer
        self.attention = nn.Sequential(
            nn.Linear(hidden_size*2, hidden_size),
            nn.Tanh(),
            nn.Linear(hidden_size, 1),
            nn.Softmax(dim=1)
        )
        
        # Output layer
        self.output = nn.Linear(hidden_size*2, output_size)

    def forward(self, x):
        # 1D Convolutional layer
        x = self.conv(x)
        x = self.relu(x)
        
        # Bidirectional GRU layers
        output, _ = self.gru(x)
        
        # Attention layer
        attention_weights = self.attention(output)
        context_vector = torch.sum(attention_weights * output, dim=1)
        
        # Output layer
        x = self.output(context_vector)
        
        return x

该模型包括以下几个部分：

1. 1D卷积层：将输入的序列数据进行卷积操作，提取出序列中的特征。
2. 双向GRU层：将卷积层的输出作为双向GRU网络的输入，提取序列中的更高级别的特征。
3. 注意力层：将GRU层的输出作为注意力层的输入，计算每个时间步的权重，从而得到序列的上下文向量。
4. 输出层：将上下文向量作为输出层的输入，得到最终的回归预测结果。

可以根据自己的数据特点和任务需求，调整模型的超参数，如卷积核大小、GRU层数、隐藏层大小等。