GRU-D代码pytorch

以下是一个简单的GRU-D代码的PyTorch实现，用于处理时间序列数据。

import torch
import torch.nn as nn

class GRUD(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size, dropout):
        super(GRUD, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.gru = nn.GRU(input_size, hidden_size, batch_first=True)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)
        self.dropout = nn.Dropout(dropout)
        
    def forward(self, x, lengths):
        """
        x: (batch_size, seq_len, input_size)
        lengths: (batch_size,)
        """
        # Sort input by decreasing sequence length
        lengths, sort_idx = lengths.sort(0, descending=True)
        x = x[sort_idx]
        # Pack padded sequence
        x = nn.utils.rnn.pack_padded_sequence(x, lengths, batch_first=True)
        # Initialize hidden state
        h0 = torch.zeros(1, x.size(0), self.hidden_size).to(x.device)
        # Forward pass through GRU
        out, _ = self.gru(x, h0)
        # Unpack padded sequence
        out, _ = nn.utils.rnn.pad_packed_sequence(out, batch_first=True)
        # Unsort output
        unsort_idx = sort_idx.argsort()
        out = out[unsort_idx]
        # Apply dropout
        out = self.dropout(out)
        # Pass through fully connected layer
        out = self.fc(out)
        return out

在此代码中，我们定义了一个名为GRUD的类，其构造函数接收四个参数：输入大小，隐藏大小，输出大小和丢失率。我们使用nn.GRU定义了一个GRU层，它将输入大小作为输入维度，隐藏大小作为输出维度，并将batch_first设置为True以接受形状为(batch_size, seq_len, input_size)的输入。然后我们定义了一个全连接层，将隐藏状态转换为输出大小。最后，我们使用nn.Dropout定义了一个丢失层，以防止过拟合。

在前向传递函数中，我们首先将输入序列按其长度降序排列，并使用nn.utils.rnn.pack_padded_sequence对它们进行打包。这样做可以使GRU只处理非填充部分，从而提高效率。我们还在GRU之前初始化了一个零隐藏状态，并使用batch_first=True设置GRU的输入和输出格式。然后我们使用nn.utils.rnn.pad_packed_sequence对输出进行解压缩，并使用unsort_idx将其还原为原始顺序。最后，我们应用丢失层并通过全连接层传递输出。

要使用此模型进行训练，我们需要定义一个损失函数和优化器，并使用适当的数据加载器将数据传递给模型。例如，以下是一个简单的训练循环：

model = GRUD(input_size, hidden_size, output_size, dropout)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)

for epoch in range(num_epochs):
    for i, (inputs, targets, lengths) in enumerate(train_loader):
        inputs, targets, lengths = inputs.to(device), targets.to(device), lengths.to(device)
        outputs = model(inputs, lengths)
        loss = criterion(outputs.view(-1, output_size), targets.view(-1))
        optimizer.zero_grad()
        loss.backward()
        optimizer.step()

    # Evaluate the model after each epoch
    with torch.no_grad():
        correct = 0
        total = 0
        for inputs, targets, lengths in test_loader:
            inputs, targets, lengths = inputs.to(device), targets.to(device), lengths.to(device)
            outputs = model(inputs, lengths)
            _, predicted = torch.max(outputs.data, 2)
            total += targets.size(0) * targets.size(1)
            correct += (predicted == targets).sum().item()
        accuracy = correct / total
        print(f"Epoch {epoch+1}, Test Accuracy: {accuracy:.4f}")

在此训练循环中，我们遍历训练数据加载器中的所有批次，并将输入、目标和长度传递给模型。我们使用交叉熵损失计算损失，并使用Adam优化器进行反向传播和权重更新。在每个时代之后，我们使用测试数据加载器评估模型的性能，并计算分类准确度。