python GRU神经网络重写

你可以使用以下代码来重写Python中的GRU神经网络:

import torch
import torch.nn as nn

class GRU(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, embed_size, num_hiddens, num_layers):
        super(GRU, self).__init__()
        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embed_size)
        self.encoder = nn.GRU(input_size=embed_size, hidden_size=num_hiddens, num_layers=num_layers, bidirectional=False)
        self.decoder = nn.Linear(num_hiddens, 2)
        self.softmax = nn.Softmax(dim=1)

    def forward(self, inputs):
        embeddings = self.embedding(inputs.permute(1,0))
        outputs, _ = self.encoder(embeddings)
        encoding = outputs[-1]
        outs = self.softmax(self.decoder(encoding))
        return outs

这是一个简单的GRU神经网络模型，它包括了嵌入层（embedding layer）、GRU编码器（encoder）、线性解码器（decoder）和softmax输出层。其中嵌入层用于将输入的词索引转换成向量表示，GRU编码器将嵌入向量序列作为输入并输出隐藏状态序列，线性解码器将最后一个隐藏状态映射到输出维度上，并经过softmax函数得到最终的概率输出。

请注意，这只是一个简单的示例代码，具体的实现可能需要根据您的数据和任务进行调整。您可以根据需要修改模型的超参数、添加更多层或调整其他细节来适应您的需求。<span class="em">1</span><span class="em">2</span><span class="em">3</span>
#### 引用[.reference_title]
- *1* *2* *3* [电影评论情感分析-IMDB数据集 | python 利用朴素贝叶斯、神经网络模型](https://blog.csdn.net/qq_42272783/article/details/126549963)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v93^chatsearchT3_1"}}] [.reference_item style="max-width: 100%"]
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