class GRUModel(nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size, num_layers, dropout=0.5): super(GRUModel, self).__init__() self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.gru = nn.GRU(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True, dropout=dropout) self.attention = Attention(hidden_size) self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size) # self.fc1=nn.Linear(hidden_size,256) # self.fc2=nn.Linear(256,1)#这两句是加的 self.dropout = nn.Dropout(dropout) def forward(self, x): h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size) out, hidden = self.gru(x, h0) out, attention_weights = self.attention(hidden[-1], out) out = self.dropout(out) out = self.fc(out) return out

这段代码定义了一个 GRUModel 类，用于实现一个基于 GRU（门控循环单元）的模型。该模型接受一个序列作为输入，并输出一个标签。

在初始化函数中，定义了模型的一些参数，包括输入大小（input_size），隐藏层大小（hidden_size），输出大小（output_size），层数（num_layers）以及 dropout 比例（dropout）。

在 forward 函数中，首先初始化隐藏状态 h0，然后将输入 x 和隐藏状态传入 GRU 层进行计算，得到输出 out 和最终的隐藏状态 hidden。接下来，将最终的隐藏状态和输出传入 Attention 层进行注意力计算，得到输出 out 和注意力权重 attention_weights。最后，应用 dropout 操作并将结果传入全连接层 fc，得到最终的输出。

注释部分的代码是添加了两个额外的全连接层 fc1 和 fc2。