基于pytorch写一个BIGRU的预测的完整流程代码，并写中文注释

Sure! 下面是一个基于PyTorch实现的BIG（双向GRU）型的完整流代码，附带中文注释：

import torch
import torch.nn as nn

 BIGRU(nn.Module):
    def __init__(self input_size, hidden_size, output_size):
       (BIGRU, self).__init__()

 self.hidden_size = hidden_size

        # 双向GRU层
        self.gru = nn.GRU(input_size, hidden_size, bidirectional=True)

        # 全连接层
        self.fc = nn.Linear(hidden_size * 2, output_size)

    def forward(self, input_seq):
        # 初始化隐层状态
        hidden = self._init_hidden()

        # 输入序列（input_seq）的形状：(sequence_length, batch_size, input_size)
        # 注意：batch_first=True 表示输入序列的维度顺序为(batch_size,＊＊＊

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基于pytorch写一个BIGRU的预测的完整流程代码，包括数据的输入输入，网络的训练预测等等，附带中文注释

好的，下面是一个完整的BIGRU模型的代码，包括数据的输入输出、网络的训练和预测过程，并附带中文注释：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import DataLoader, Dataset

# 定义自定义数据集类
class MyDataset(Dataset):
    def __init__(self, data):
        self.data = data
    
    def __len__(self):
        return len(self.data)
    
    def __getitem__(self, index):
        return self.data[index]

# 定义BIGRU模型类
class BIGRU(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(BIGRU, self).__init__()

        self.hidden_size = hidden_size

        # 双向GRU层
        self.gru = nn.GRU(input_size, hidden_size, bidirectional=True)

        # 全连接层
        self.fc = nn.Linear(hidden_size * 2, output_size)

    def forward(self, input_seq):
        # 初始化隐层状态
        hidden = self._init_hidden()

        # 输入序列（input_seq）的形状：(sequence_length, batch_size, input_size)
        # 注意：batch_first=True 表示输入序列的维度顺序为(batch_size,＊＊＊