GRU的pytorch代码中dropout代码怎么写

在 PyTorch 中，可以使用 `nn.Dropout()` 模块来实现 dropout 操作。对于 GRU 的代码，可以在 GRU 模块的初始化函数中添加 dropout 层，如下所示：

import torch.nn as nn

class GRUModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, dropout):
        super(GRUModel, self).__init__()
        
        self.gru = nn.GRU(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True, dropout=dropout)
        
    def forward(self, x):
        output, hidden = self.gru(x)
        return output, hidden

在上面的代码中，`dropout` 参数表示 dropout 概率，即被丢弃的神经元的比例。`nn.GRU()` 模块的 `dropout` 参数会自动应用于输入和隐藏状态的线性变换。