gru神经网络代码实现

以下是使用PyTorch实现GRU神经网络的代码示例：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义GRU神经网络模型
class GRUNet(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(GRUNet, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size

        self.gru = nn.GRU(input_size, hidden_size)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)

    def forward(self, input):
        output, hidden = self.gru(input)
        output = self.fc(output[-1])  # 只取最后一个时间步的输出
        return output

# 创建GRU神经网络模型实例
input_size = 10  # 输入特征维度
hidden_size = 20  # 隐藏层大小
output_size = 2  # 输出类别数
gru_net = GRUNet(input_size, hidden_size, output_size)

# 定义输入数据
input = torch.randn(5, 3, input_size)  # 输入数据形状为(序列长度, batch大小, 特征维度)

# 前向传播
output = gru_net(input)

# 打印输出结果
print(output)