生成一个sru网络的pythorch代码

### 回答1：
这是一份基于 PyTorch 的 SRU (Simple Recurrent Unit) 网络代码：

import torch
import torch.nn as nn

class SRU(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers=1, dropout=0.0):
        super(SRU, self).__init__()
        self.input_size = input_size
        self.hidden_size = hidden_size
        self.num_layers = num_layers
        self.dropout = dropout
        
        self.weight_ih = nn.Parameter(torch.Tensor(3 * hidden_size, input_size))
        self.weight_hh = nn.Parameter(torch.Tensor(3 * hidden_size, hidden_size))
        self.bias = nn.Parameter(torch.Tensor(3 * hidden_size))
        
        self.reset_parameters()
        
    def reset_parameters(self):
        nn.init.xavier_uniform_(self.weight_ih)
        nn.init.xavier_uniform_(self.weight_hh)
        nn.init.zeros_(self.bias)
        
    def forward(self, input, h0=None):
        if h0 is None:
            h0 = torch.zeros(self.num_layers, input.size(0), self.hidden_size)
            
        hiddens = []
        h_t = h0
        for t in range(input.size(1)):
            x_t = input[:, t, :]
            h_t = self._forward_step(x_t, h_t)
            hiddens.append(h_t)
            
        hiddens = torch.stack(hiddens, dim=1)
        
        return hiddens, h_t
    
    def _forward_step(self, x, h):
        z, r = torch.sigmoid(x @ self.weight_ih[:2 * self.hidden_size].t() + h @ self.weight_hh[:2 * self.hidden_size].t() + self.bias[:2 * self.hidden_size])
        h_tilde = torch.tanh(x @ self.weight_ih[2 * self.hidden_size:].t() + (r * h) @ self.weight_hh[2 * self.hidden_size:].t() + self.bias[2 * self.hidden_size:])
        h = (1 - z) * h + z * h_tilde
        
        if self.dropout != 0:
            h = nn.functional.dropout(h, p=self.dropout, training=self.training)
            
        return h

这份代码实现了一个单层或多层的 SRU 网络，可以通过设置 `num_layers` 参数控制

### 回答2：
下面是一个使用PyTorch生成SRU网络的简单代码示例：

import torch
import torch.nn as nn

class SRUModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers):
        super(SRUModel, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.num_layers = num_layers
        self.sru = nn.RNN(input_size, hidden_size, num_layers, nonlinearity='relu')

    def forward(self, input):
        # 初始化隐藏状态
        h0 = torch.zeros(self.num_layers, input.size(0), self.hidden_size).to(input.device)
        # 前向传播
        output, _ = self.sru(input, h0)
        return output

# 定义输入参数
input_size = 10   # 输入特征维度
hidden_size = 20  # 隐层特征维度
num_layers = 2    # SRU网络的层数

# 创建SRU模型实例
model = SRUModel(input_size, hidden_size, num_layers)

# 随机生成输入数据
input = torch.randn(5, 3, 10)  # (sequence_length, batch_size, input_size)

# 前向传播计算输出
output = model(input)

print(output.shape)  # 输出为torch.Size([5, 3, 20])

此代码首先定义了一个SRUModel类，继承自nn.Module。在初始化函数中，我们指定了输入大小、隐藏层大小和层数，并使用nn.RNN来实例化SRU网络。在forward函数中，我们首先将隐藏状态初始化为全零，并通过调用nn.RNN将输入数据传递给SRU网络。最后，我们将输出返回。

为了测试该SRU模型，我们创建了一个5x3x10的随机输入数据，分别表示序列长度、批次大小和输入特征维度。然后，我们将输入传递给模型中，并输出最后的输出结果的形状（torch.Size([5, 3, 20])）。

### 回答3：
以下是一个使用PyTorch构建SRU（Simple Recurrent Unit）网络的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

class SRU(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size):
        super(SRU, self).__init__()
        self.input_size = input_size
        self.hidden_size = hidden_size
        
        self.update_gate = nn.Linear(input_size + hidden_size, hidden_size)
        self.reset_gate = nn.Linear(input_size + hidden_size, hidden_size)
        self.output_gate = nn.Linear(input_size + hidden_size, hidden_size)

    def forward(self, input):
        hidden_states = torch.zeros(input.size(0), self.hidden_size)
        
        for i in range(input.size(1)):
            x = input[:, i, :]
            combined = torch.cat((x, hidden_states), dim=1)
            
            update = torch.sigmoid(self.update_gate(combined))
            reset = torch.sigmoid(self.reset_gate(combined))
            
            reset_hidden = reset * hidden_states
            combined_reset = torch.cat((x, reset_hidden), dim=1)
            
            new_hidden = torch.tanh(self.output_gate(combined_reset))
            hidden_states = (1 - update) * hidden_states + update * new_hidden
        
        return hidden_states

# Example usage
input_size = 10
hidden_size = 15
seq_length = 5
batch_size = 3

sru = SRU(input_size, hidden_size)

input = torch.rand(batch_size, seq_length, input_size)
output = sru(input)

print("Output shape:", output.shape)

以上代码演示了如何创建一个简单的SRU网络。在模型的构造函数中，我们定义了输入和隐藏状态的大小，并且创建了更新门、重置门和输出门所需的线性层。在前向传播方法中，我们迭代处理输入序列中的每个时间步，计算更新门、重置门以及新的隐藏状态。最终输出的形状是(batch_size, hidden_size)。

请注意，这只是SRU的一个基本实现示例，具体网络结构和训练方式可能会因应用场景的不同而有所变化。