Traceback (most recent call last): File "F:\pythonproject\GRU\GRU2.py", line 238, in <module> pred = model(input_data) File "E:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1501, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "F:\pythonproject\GRU\GRU2.py", line 165, in forward output, h_0 = self.gru(x, h_0) File "E:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\nn\modules\module.py", line 1501, in _call_impl return forward_call(*args, **kwargs) File "E:\anaconda\envs\pytorch\lib\site-packages\torch\nn\modules\rnn.py", line 975, in forward raise RuntimeError( RuntimeError: For unbatched 2-D input, hx should also be 2-D but got 3-D tensor

这个错误提示显示输入数据的维度不正确。根据错误提示信息，输入数据应该是一个 2 维的张量，但是模型接收到的输入数据是一个 3 维的张量。这可能是因为输入数据的形状为 `(batch_size, seq_len, input_size)`，而模型期望的输入形状为 `(seq_len, batch_size, input_size)`。

你可以使用 `permute()` 函数重新调整输入数据的维度，例如：

input_data = torch.tensor(input_data.values).float()  # 将 DataFrame 转换为 Tensor
input_data = input_data.permute(1, 0, 2)  # 调整维度顺序

这里假设你的输入数据形状为 `(batch_size, seq_len, input_size)`，使用 `permute()` 函数将其调整为 `(seq_len, batch_size, input_size)`。

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Traceback (most recent call last): File "C:/Python38/pythonProject/poi.py", line 60, in <module> jsonf = urllib.urlopen(url) Traceback (most recent call last): File "C:/Python38/pythonProject/poi.py", line 60, in <module> jsonf = urllib.urlopen(url) AttributeError: module 'urllib' has no attribute 'urlopen'

您遇到的错误是因为urllib模块中没有urlopen这个属性。Python 3中urllib模块被分为了urllib.request、urllib.parse、urllib.error等子模块。

要解决这个问题，您可以将代码中的urllib替换为urllib.request。请尝试以下修改：

import urllib.request

url = "your_url_here"
jsonf = urllib.request.urlopen(url)

这样应该可以解决您的问题。如果还有其他问题，请随时提问。

Traceback (most recent call last): File "F:\pythonproject\GRU\GRU2.py", line 182, in <module> loss_function = nn.functional.logcosh() # 定义损失函数 AttributeError: module 'torch.nn.functional' has no attribute 'logcosh'

这个错误提示告诉我们 `torch.nn.functional` 模块中没有 `logcosh` 函数。实际上，`logcosh` 不是 `torch.nn.functional` 中的标准损失函数，所以你需要手动实现这个函数。

下面是一个简单的实现方式：

import torch.nn.functional as F

def logcosh(output, target):
    loss = torch.mean(torch.log(torch.cosh(output - target)))
    return loss

在你的代码中，用这个自定义的 `logcosh` 函数替换掉原来的 `nn.functional.logcosh()` 就可以了。