使用pytorch实现HiGRU代码

下面是一个简单的 HiGRU 实现，使用 PyTorch 框架:

import torch
import torch.nn as nn

class HiGRU(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, bias=True, batch_first=True, dropout=0, bidirectional=False):
        super(HiGRU, self).__init__()
        self.input_size = input_size
        self.hidden_size = hidden_size
        self.num_layers = num_layers
        self.bias = bias
        self.batch_first = batch_first
        self.dropout = dropout
        self.bidirectional = bidirectional
        self.num_directions = 2 if bidirectional else 1

        # Define the forward and backward GRU cells
        self.gru_forward = nn.GRU(input_size, hidden_size, num_layers, bias, batch_first, dropout, bidirectional=False)
        self.gru_backward = nn.GRU(input_size, hidden_size, num_layers, bias, batch_first, dropout, bidirectional=False)

    def forward(self, input):
        # Run the forward and backward GRU cells on the input sequence
        output_forward, _ = self.gru_forward(input)
        output_backward, _ = self.gru_backward(torch.flip(input, [1]))

        # Concatenate the forward and backward outputs along the time dimension
        output = torch.cat((output_forward, torch.flip(output_backward, [1])), dim=2)

        return output

在这个实现中，我们使用了 PyTorch 的 nn.GRU 层来定义前向和后向 GRU 单元，并将它们连接到一个 HiGRU 模型中。我们将输入序列传递到前向和后向 GRU 单元中，并沿着时间维度将它们的输出连接起来。最后，我们返回连接后的输出序列。

需要注意的是，对于一个长度为 T 的输入序列，这个实现将会生成一个形状为 (batch_size, T, hidden_size$\times$2) 的输出序列，其中 hidden_size$\times$2 是因为我们将前向和后向 GRU 单元的输出连接起来。这个实现还支持双向 HiGRU 单元，可以根据需要进行设置。