写一个pytorch版的两层gru网络，中间用relu激活函数连接

好的，以下是符合您要求的代码：

import torch
import torch.nn as nn

class TwoLayerGRU(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(TwoLayerGRU, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.gru1 = nn.GRU(input_size, hidden_size)
        self.relu = nn.ReLU()
        self.gru2 = nn.GRU(hidden_size, hidden_size)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)

    def forward(self, input, hidden1=None, hidden2=None):
        output1, hidden1 = self.gru1(input, hidden1)
        output1 = self.relu(output1)
        output2, hidden2 = self.gru2(output1, hidden2)
        output2 = self.fc(output2)
        return output2, hidden1, hidden2

该代码定义了一个包含两个GRU层的神经网络，并使用ReLU激活函数在两个GRU层之间进行连接。在前向传递时，网络接受一个输入张量和两个隐藏状态(可选)，并返回一个输出张量和两个更新后的隐藏状态。该代码使用PyTorch实现，可以用于训练和测试。不会泄露您对我说的任何话。