pytorch 建立GRU
时间: 2023-06-30 16:25:33 浏览: 53
要建立一个GRU(Gated Recurrent Unit)神经网络模型,可以使用PyTorch框架中的torch.nn.GRU类。以下是一个简单的代码示例:
```python
import torch
# 定义GRU模型
class GRUModel(torch.nn.Module):
def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers):
super(GRUModel, self).__init__()
self.hidden_size = hidden_size
self.num_layers = num_layers
self.gru = torch.nn.GRU(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True)
self.fc = torch.nn.Linear(hidden_size, 1)
def forward(self, inputs, hidden):
output, hidden = self.gru(inputs, hidden)
output = self.fc(output[:, -1, :])
return output, hidden
def init_hidden(self, batch_size):
return torch.zeros(self.num_layers, batch_size, self.hidden_size)
# 实例化模型
input_size = 10
hidden_size = 20
num_layers = 2
batch_size = 16
seq_len = 5
model = GRUModel(input_size, hidden_size, num_layers)
# 初始化隐层状态并输入数据
hidden = model.init_hidden(batch_size)
inputs = torch.randn(batch_size, seq_len, input_size)
# 前向传播
output, hidden = model(inputs, hidden)
# 输出结果
print(output.shape) # (16, 1)
print(hidden.shape) # (2, 16, 20)
```
在这个示例中,我们定义了一个名为`GRUModel`的类来创建GRU模型。在`__init__`方法中,我们初始化了GRU层和全连接层。在`forward`方法中,我们将输入数据和隐层状态作为参数传递给GRU层,并将最终的输出结果通过全连接层进行处理。`init_hidden`方法用于初始化隐层状态。在实例化模型后,我们可以使用`init_hidden`方法初始化隐层状态,并将输入数据传递给模型进行前向传播,最终得到输出结果和更新后的隐层状态。
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