将上述模型给出应用示例

当然！下面是一个简单的示例，展示了如何使用上述模型来处理时序数据的分类问题。

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 CustomDataset(Dataset):
    def __init__(self, data, labels):
        self.data = data
        self.labels = labels

    def __getitem__(self, index):
        x = self.data[index]
        y = self.labels[index]
        return x, y

    def __len__(self):
        return len(self.data)

# 准备训练数据和标签
train_data = torch.randn(100, 10, 20)  # 100个样本，每个样本10个时间步，每个时间步20维特征
train_labels = torch.randint(0, 5, (100,))  # 100个样本的标签，范围在0到4之间

# 创建数据加载器
train_dataset = CustomDataset(train_data, train_labels)
train_loader = DataLoader(train_dataset, batch_size=10, shuffle=True)

# 初始化模型、损失函数和优化器
input_size = 20
hidden_size = 50
output_size = 5
model = SequentialModel(input_size, hidden_size, output_size)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

# 训练模型
num_epochs = 10
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
model.to(device)

for epoch in range(num_epochs):
    for inputs, labels in train_loader:
        inputs = inputs.to(device)
        labels = labels.to(device)

        optimizer.zero_grad()
        outputs = model(inputs)
        loss = criterion(outputs, labels)
        loss.backward()
        optimizer.step()

    print(f"Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Loss: {loss.item()}")

# 测试模型
test_data = torch.randn(10, 10, 20)  # 10个测试样本，每个样本10个时间步，每个时间步20维特征
test_loader = DataLoader(test_data, batch_size=1)
model.eval()

with torch.no_grad():
    for inputs in test_loader:
        inputs = inputs.to(device)
        outputs = model(inputs)
        _, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
        print("Predicted class:", predicted.item())

在这个示例中，我们首先创建了一个自定义数据集类`CustomDataset`，用于加载训练数据和标签。然后，我们使用这个数据集类创建了一个数据加载器`train_loader`，用于批量加载训练数据。

接下来，我们初始化了模型、损失函数和优化器，并将模型移动到可用的设备上（CPU或GPU）。然后，我们使用训练数据进行模型训练。在每个epoch中，我们迭代训练数据加载器，计算模型的输出和损失，并进行反向传播和参数更新。

最后，在测试阶段，我们创建了一个测试数据加载器`test_loader`，使用训练好的模型对测试数据进行推理，并输出预测的类别。

请注意，这只是一个简单的示例，实际应用时，你可能需要根据你的数据和任务进行适当的修改和调整。

希望这个示例对你有所帮助！如果还有其他问题，请随时提问。