python 纯gru源码

### 回答1：
Gated Recurrent Unit（GRU）是一种循环神经网络（RNN）的变体，它在处理时序数据方面非常流行。下面是一个使用纯Python代码实现的简单GRU源码示例：

import numpy as np

class GRU:

    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        self.input_size = input_size
        self.hidden_size = hidden_size
        self.output_size = output_size
        
        # 初始化权重矩阵
        self.Wr = np.random.uniform(-0.1, 0.1, (hidden_size, input_size))
        self.Ur = np.random.uniform(-0.1, 0.1, (hidden_size, hidden_size))
        self.Wz = np.random.uniform(-0.1, 0.1, (hidden_size, input_size))
        self.Uz = np.random.uniform(-0.1, 0.1, (hidden_size, hidden_size))
        self.Wh = np.random.uniform(-0.1, 0.1, (hidden_size, input_size))
        self.Uh = np.random.uniform(-0.1, 0.1, (hidden_size, hidden_size))
        self.Wo = np.random.uniform(-0.1, 0.1, (output_size, hidden_size))
        
        # 初始化偏置向量
        self.br = np.zeros((hidden_size, 1))
        self.bz = np.zeros((hidden_size, 1))
        self.bh = np.zeros((hidden_size, 1))
        self.bo = np.zeros((output_size, 1))

    def forward(self, x):
        T = x.shape[1]  # 时间步数
        
        self.hidden_states = np.zeros((T+1, self.hidden_size, 1))
        self.hidden_states[-1] = np.zeros((self.hidden_size, 1))  # 初始隐藏状态
        
        self.outputs = np.zeros((T, self.output_size, 1))
        
        for t in range(T):
            xt = np.reshape(x[:, t], (self.input_size, 1))
            
            rt = sigmoid(np.dot(self.Wr, xt) + np.dot(self.Ur, self.hidden_states[t]) + self.br)
            zt = sigmoid(np.dot(self.Wz, xt) + np.dot(self.Uz, self.hidden_states[t]) + self.bz)
            ht = np.tanh(np.dot(self.Wh, xt) + np.dot(self.Uh, self.hidden_states[t]) + self.bh)
            
            self.hidden_states[t] = (1 - zt) * ht + zt * self.hidden_states[t]
            
            self.outputs[t] = np.dot(self.Wo, self.hidden_states[t]) + self.bo
            
        return self.outputs

    def sigmoid(self, x):
        return 1 / (1 + np.exp(-x))

上述代码实现了一个简单的GRU类，初始化时需要指定输入大小、隐藏层大小和输出大小。forward方法用于计算给定输入序列的输出序列。权重矩阵和偏置向量会在初始化时随机生成。

GRU的前向计算分为三个步骤，首先是更新门rt和重置门zt的计算，然后是候选隐藏状态ht的计算，最后是实际的隐藏状态的更新。最后再将隐藏状态乘以输出权重矩阵Wo，并加上偏置向量bo，得到当前时间步的输出。

注意，上述代码仅为简化的示例代码，实际 GRU 的实现可能更加复杂且包含更多功能。不过，这段代码可以帮助初学者理解 GRU 的基本工作原理。

### 回答2：
下面是一个纯Gated Recurrent Unit (GRU) 的Python源码示例：

import torch
import torch.nn as nn

class GRU(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers=1):
        super(GRU, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.num_layers = num_layers

        self.gru = nn.GRU(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True)

    def forward(self, x):
        h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(x.device) # 初始化隐层状态
        out, _ = self.gru(x, h0)  # 前向传播
        return out

# 使用示例：
input_size = 10   # 输入维度大小
hidden_size = 20  # 隐藏层维度大小
num_layers = 2    # 循环层的层数

# 创建GRU模型
gru_model = GRU(input_size, hidden_size, num_layers)

# 创建一个输入序列，假设序列长度为6，每个时间步的特征维度大小为10
input_seq = torch.randn(1, 6, 10)

# 前向传播
output_seq = gru_model(input_seq)

# 输出结果大小为 (1, 6, 20)，即 (batch_size, sequence_length, hidden_size)
print("Output sequence size:", output_seq.size())

以上代码中，我们使用了PyTorch框架实现了一个纯GRU模型。模型的输入`x`是一个batch的序列，维度为`(batch_size, sequence_length, input_size)`，其中`input_size`是输入序列每个时间步的特征维度大小。`hidden_size`表示隐层状态的维度大小，`num_layers`表示GRU模型的循环层数。模型的输出`out`是每个时间步对应的隐层状态，维度为`(batch_size, sequence_length, hidden_size)`。在本例中，我们使用一个简单的输入序列作为示例，并输出了模型的输出序列的大小。

以上就是一个基本的Python纯GRU源码示例。希望能对你有所帮助！

### 回答3：
以下是一个简单的纯 Gated Recurrent Unit（GRU）的 Python 源码示例：

import tensorflow as tf

# 创建 GRU 类
class GRU(tf.keras.Model):
    def __init__(self, units):
        super(GRU, self).__init__()
        self.units = units
        
        # GRU 中的三个门控制器参数
        self.reset_gate = tf.keras.layers.Dense(units, activation='sigmoid')
        self.update_gate = tf.keras.layers.Dense(units, activation='sigmoid')
        self.new_memory_gate = tf.keras.layers.Dense(units, activation='tanh')
        
    def call(self, inputs, states):
        hidden_states = states
        
        # 计算重置门控制器
        reset = self.reset_gate(tf.concat([inputs, hidden_states], axis=-1))
        
        # 计算更新门控制器
        update = self.update_gate(tf.concat([inputs, hidden_states], axis=-1))
        
        # 计算新的记忆信息
        new_memory = self.new_memory_gate(tf.concat([inputs, reset * hidden_states], axis=-1))
        
        # 更新隐藏状态
        hidden_states = (1 - update) * hidden_states + update * new_memory
        
        return hidden_states, hidden_states

# 测试代码
units = 64
input_dim = 10
timesteps = 20

# 创建 GRU 对象
gru = GRU(units)

# 随机生成输入数据
inputs = tf.random.normal(shape=(timesteps, input_dim))
states = tf.zeros(shape=(units,))

# 运行 GRU 模型
output, new_states = gru(inputs, states)

print('GRU 输出形状:', output.shape)
print('新隐藏状态形状:', new_states.shape)

上述代码中定义了一个 GRU 类，包括了重置门控制器、更新门控制器和新的记忆门控制器。在 `call` 方法中，根据输入和当前的状态计算新的隐藏状态，并返回隐藏状态作为输出。最后使用随机生成的输入数据和初始状态来运行 GRU 模型，并打印输出的形状和新的隐藏状态的形状。