pytorch抑郁症检测模型

A：

Pytorch抑郁症检测模型是一种使用深度学习算法来检测抑郁症状的模型。该模型通常会使用一些医学问卷或自然语言处理技术来对患者的状态进行分析和预测。下面是一个简单的PyTorch实现：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F

class DepressionDetection(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, hidden_dim, num_classes):
        super(DepressionDetection, self).__init__()
        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
        self.gru = nn.GRU(embedding_dim, hidden_dim, batch_first=True)
        self.fc = nn.Linear(hidden_dim, num_classes)

    def forward(self, x):
        x = self.embedding(x)
        _, h_n = self.gru(x)
        h_n = h_n.squeeze()
        out = self.fc(h_n)
        return out

这个模型使用了一个单层的双向GRU来对输入的文本序列进行建模，然后通过一个全连接层来输出预测结果。可以根据实际数据集的特性来调整模型的超参数和结构，以达到更好的检测效果。