pytorch GRU

PyTorch中的GRU是一种循环神经网络(RNN)的变体，它具有更新门和重置门的机制，用于控制隐藏状态的更新和信息流动。GRU的参数是通过初始化模型参数函数获得的。在GRU模型定义中，首先需要定义一个初始化隐藏状态函数，该函数返回一个全为零的张量，形状为(batch_size, num_hiddens) 。然后，通过输入、状态和参数，计算GRU的输出和更新后的状态。GRU的计算过程包括三个关键步骤：更新门、重置门和候选隐藏状态的计算。最后，通过隐藏状态和输出层参数计算预测结果 。

为了训练GRU模型，需要先加载数据集。对于周杰伦的歌词数据集，可以使用load_data_jay_lyrics函数读取数据，并将文本数据转换为数值索引表示 。

综上所述，PyTorch中的GRU是一种循环神经网络模型，通过更新门、重置门和候选隐藏状态的计算来控制信息的流动和隐藏状态的更新。可以使用GRU模型来进行文本生成等任务。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [（pytorch-深度学习）门控循环单元（GRU）](https://blog.csdn.net/qq_42255269/article/details/111451664)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_2"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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