CNN- GRU- Attention进行多变量时序特征提取 python代码

好的，下面是一个简单的CNN-GRU-Attention模型的代码示例，用于多变量时序特征提取。这里使用PyTorch框架实现：

import torch
import torch.nn as nn

class Model(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, num_classes):
        super(Model, self).__init__()
        self.num_layers = num_layers
        self.hidden_size = hidden_size
        self.conv1 = nn.Conv1d(input_size, 64, kernel_size=3, padding=1)
        self.conv2 = nn.Conv1d(64, 128, kernel_size=3, padding=1)
        self.gru = nn.GRU(128, hidden_size, num_layers, batch_first=True, bidirectional=True)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size*2, num_classes)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.softmax = nn.Softmax(dim=1)
        self.attention = nn.Linear(hidden_size*2, hidden_size*2)

    def forward(self, x):
        x = self.conv1(x)
        x = self.relu(x)
        x = self.conv2(x)
        x = self.relu(x)
        x = x.permute(0, 2, 1)
        output, hidden = self.gru(x)
        attn_weights = self.attention(output)
        attn_weights = self.softmax(attn_weights)
        output = torch.bmm(output.permute(0,2,1),attn_weights)
        output = output.squeeze(1)
        output = self.fc(output)
        return output

这个模型包括一个卷积层、一个GRU层和一个全连接层。在GRU层后面加上Attention机制，用于提高模型的特征提取能力。可以根据实际需求调整模型的参数和层数。在训练和测试时，需要将数据转换为PyTorch的Tensor格式，然后使用PyTorch提供的优化器和损失函数进行训练。