ResNet-GRU时间序列预测python代码，不用torch

ResNet（残差网络）和GRU（门控循环单元）在网络结构中通常用于处理图像数据，而时间序列预测更多地涉及到RNN（循环神经网络）的应用。如果你想在Python中使用ResNet-GRU结构进行时间序列预测但不使用PyTorch库，可以考虑使用其他深度学习框架如Keras、TensorFlow等，它们都有相应的API来构建这样的模型。

下面是一个简单的示例，使用Keras编写一个基本的ResNet-GRU模型来进行时间序列预测：

from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Dense, GRU, Embedding, Reshape, Concatenate
from keras import backend as K

# 假设我们有一个输入长度为timesteps的序列数据
input_shape = (None, input_dim)

# 输入层
inputs = Input(shape=input_shape)

# Reshape input for RNN layer
x = Reshape(target_shape=(timesteps, input_dim))(inputs)

# 使用嵌入层将输入映射到更高的维度
embedding_layer = Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=embedding_dim)(x)
x = Flatten()(embedding_layer)

# 创建GRU层
rnn_outputs = GRU(units=gru_units, return_sequences=True)(x)

# 如果有多个时间步，我们可以堆叠多个ResNet块
# 这里简化为一个基本的ResNet block
resnet_block = lambda x: Conv1D(filters=filters, kernel_size=kernel_size, padding='same')(x) + x
x = resnet_block(rnn_outputs)

# 最后，通过全局平均池化减少时序维度，然后连接全连接层进行预测
x = GlobalAveragePooling1D()(x)
outputs = Dense(units=output_dim, activation='softmax')(x)

# 构建模型
model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

注意，这个例子假设了你需要对词汇表大小`vocab_size`、输入维度`input_dim`、GRU单元数`gru_units`、卷积核大小`kernel_size`以及输出维数`output_dim`有所了解，并且已经导入了所需的Keras函数。