pytorch抑郁症检测模型代码实现

当然可以，下面是一个简单的 PyTorch 抑郁症检测模型的实现代码示例：

import torch
import torch.nn as nn

class DepressionDetectionModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, num_classes):
        super(DepressionDetectionModel, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.num_layers = num_layers
        self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, num_classes)

    def forward(self, x):
        h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(device=x.device)
        c0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(device=x.device)
        out, _ = self.lstm(x, (h0, c0))
        out = self.fc(out[:, -1, :])
        return out

这是一个简单的双向 LSTM 模型，用于抑郁症检测。在这个模型中，我们使用 PyTorch 的 nn.LSTM 类来定义一个双向 LSTM 层，然后使用一个全连接层进行分类。

需要注意的是，这只是一个示例模型，需要根据具体任务的数据集和模型架构来进行相应的修改和调整。同时，模型训练的过程中需要注意调整超参数和优化器等相关因素，以达到更好的性能。