bigru加注意力预测模型代码

以下是一个基于Pytorch实现的BiGRU+Attention预测模型的代码示例：

import torch
import torch.nn as nn

class BiGRU_Attention(nn.Module):
    def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, hidden_dim, output_dim, dropout):
        super().__init__()
        self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
        self.dropout = nn.Dropout(dropout)
        self.bigru = nn.GRU(embedding_dim, hidden_dim, num_layers=2, bidirectional=True, batch_first=True)
        self.fc = nn.Linear(hidden_dim*2, output_dim)
        self.attention = nn.Linear(hidden_dim*2, 1)
        
    def forward(self, text):
        embedded = self.dropout(self.embedding(text))
        output, hidden = self.bigru(embedded)
        attention_weights = torch.softmax(self.attention(output), dim=1)
        context = torch.sum(attention_weights * output, dim=1)
        out = self.fc(context)
        return out

该模型包含了一个embedding层、一个dropout层、一个双向GRU层、一个attention层和一个全连接层。其中，attention层使用一个线性层来计算每个时间步的权重，然后使用softmax函数对权重进行归一化，得到每个时间步的注意力权重。接着，将注意力权重与GRU的输出相乘并求和，得到该句子的context向量。最后，将context向量输入全连接层，得到最终的输出。

在训练过程中，可以使用交叉熵损失函数和Adam优化器来训练模型。