请给我基于pytorch的GRU神经网络模型代码，用以根据当前十四天的股价估计预测下一天的股价

当然可以！以下是一个基于PyTorch的GRU神经网络模型的示例代码，用于根据过去十四天的股价数据来预测下一天的股价。

import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np

# 定义GRU神经网络模型
class StockPredictionModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(StockPredictionModel, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size

        self.gru = nn.GRU(input_size, hidden_size)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)

    def forward(self, input):
        _, hidden = self.gru(input)
        output = self.fc(hidden.squeeze(0))
        return output

# 设置超参数
input_size = 1
hidden_size = 32
output_size = 1
num_epochs = 100
learning_rate = 0.001

# 创建模型实例
model = StockPredictionModel(input_size, hidden_size, output_size)

# 定义损失函数和优化器
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=learning_rate)

# 准备训练数据和目标数据
# 假设你已经将过去十四天的股价数据存储在一个名为stock_data的numpy数组中，其中每个元素表示一天的股价
# 假设你已经将下一天的股价存储在一个名为target_data的numpy数组中，其中每个元素表示下一天的股价
# 这里假设stock_data和target_data的长度相同，且已经进行了必要的数据预处理和归一化操作

# 将numpy数组转换为PyTorch张量
stock_data_tensor = torch.Tensor(stock_data).unsqueeze(1)
target_data_tensor = torch.Tensor(target_data).unsqueeze(1)

# 训练模型
for epoch in range(num_epochs):
    # 前向传播
    outputs = model(stock_data_tensor)

    # 计算损失
    loss = criterion(outputs, target_data_tensor)

    # 反向传播和优化
    optimizer.zero_grad()
    loss.backward()
    optimizer.step()

    # 每训练10个epoch打印一次损失
    if (epoch+1) % 10 == 0:
        print(f'Epoch [{epoch+1}/{num_epochs}], Loss: {loss.item()}')

# 使用训练好的模型进行预测
predicted_data_tensor = model(stock_data_tensor)
predicted_data = predicted_data_tensor.detach().numpy()

# 可以根据需要将预测结果进行反归一化等后处理操作

# 打印预测结果
print(f'Predicted Stock Prices: {predicted_data}')

在这段代码中，我们首先定义了一个`StockPredictionModel`类，它继承自`nn.Module`，表示我们将构建一个基于PyTorch的神经网络模型。该模型由一个GRU层和一个全连接层组成。

然后，我们设置了一些超参数，如输入维度`input_size`、隐藏层维度`hidden_size`、输出维度`output_size`、训练轮数`num_epochs`和学习率`learning_rate`等。

接下来，我们创建了模型实例，并定义了损失函数（均方误差）和优化器（Adam优化器）。

然后，我们将训练数据和目标数据转换为PyTorch张量，并开始训练模型。在每个epoch中，我们进行前向传播、计算损失、反向传播和优化等操作。

最后，我们使用训练好的模型进行预测，并将预测结果打印出来。

请注意，这只是一个简单的示例代码，实际使用时可能需要根据具体情况进行适当的修改和调整。此外，还可以进一步优化模型结构、调整超参数等来提高预测精度。