transformer中前馈网络改为GRU的代码

这是一个比较复杂的问题，因为将Transformer的前馈网络改为GRU需要对整个模型进行大规模的修改。不过，我可以提供一些思路和参考代码。

首先，我们需要了解Transformer的前馈网络是如何工作的。在Transformer中，前馈网络由两个全连接层组成，中间还夹杂了一个激活函数ReLU。这两个全连接层都是独立的，没有任何共享参数。

接下来，我们需要了解GRU的结构和工作原理。GRU是一种递归神经网络，它具有门控机制，可以有效地处理序列数据。GRU包括两个门：更新门和重置门，以及一个输出门。每个门都由一个sigmoid激活函数和一个矩阵乘法组成，用于控制哪些信息应该被保留，哪些应该被遗忘。

现在我们可以开始修改模型了。具体来说，我们需要将Transformer中的前馈网络替换为一个GRU。这个GRU的输入应该是Transformer的输出，输出应该是GRU的隐藏状态。然后，我们可以通过一些全连接层将GRU的隐藏状态映射到模型的输出空间。

下面是一个简单的示例代码，用于将Transformer中的前馈网络替换为一个GRU：

class TransformerGRU(nn.Module):
    def __init__(self, num_layers, d_model, nhead, dim_feedforward, dropout):
        super(TransformerGRU, self).__init__()

        self.transformer_encoder_layer = nn.TransformerEncoderLayer(d_model, nhead, dim_feedforward, dropout)
        self.transformer_encoder = nn.TransformerEncoder(self.transformer_encoder_layer, num_layers)

        self.gru = nn.GRU(d_model, d_model, num_layers=1, batch_first=True)

        self.fc = nn.Linear(d_model, output_size)

    def forward(self, src):
        # transformer encoding
        src = self.transformer_encoder(src)

        # GRU encoding
        output, hn = self.gru(src)

        # mapping to output space
        output = self.fc(output)

        return output

需要注意的是，这只是一个简单的示例代码，实际上可能需要进行更多的修改和调整，才能达到最好的效果。同时，由于GRU和Transformer的结构存在较大的差异，因此将前者直接替换为后者并不能保证获得与原始模型相同的效果。