class GRU(nn.Module): def __init__(self, feature_size, hidden_size, num_layers, output_size): super(GRU, self).__init__() self.hidden_size = hidden_size # 隐层大小 self.num_layers = num_layers # gru层数 # feature_size为特征维度，就是每个时间点对应的特征数量，这里为1 self.gru = nn.GRU(feature_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True) self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x, hidden=None): batch_size = x.shape[0] # 获取批次大小 # 初始化隐层状态 if hidden is None: h_0 = x.data.new(self.num_layers, batch_size, self.hidden_size).fill_(0).float() else: h_0 = hidden # GRU运算 output, h_0 = self.gru(x, h_0) # 获取GRU输出的维度信息 batch_size, timestep, hidden_size = output.shape # 将output变成 batch_size * timestep, hidden_dim output = output.reshape(-1, hidden_size) # 全连接层 output = self.fc(output) # 形状为batch_size * timestep, 1 # 转换维度，用于输出 output = output.reshape(timestep, batch_size, -1) # 我们只需要返回最后一个时间片的数据即可 return output[-1]解释一下

这段代码定义了一个 GRU 模型，继承自 PyTorch 的 nn.Module。该模型的输入为一个形状为 (batch_size, timestep, feature_size) 的张量 x，其中 batch_size 表示批次大小，timestep 表示时间步数，feature_size 表示每个时间点的特征数量。模型输出为一个形状为 (batch_size, output_size) 的张量，其中 output_size 表示模型的输出维度。

在模型的构造函数中，定义了两个模型层：GRU 层和全连接层。GRU 层是一个标准的 PyTorch nn.GRU 层，输入特征维度为 feature_size，隐层大小为 hidden_size，GRU 层数为 num_layers，batch_first=True 表示输入张量的第一个维度为 batch_size。全连接层是一个 nn.Linear 层，将 GRU 输出的张量转换为形状为 (batch_size * timestep, output_size) 的张量，然后通过全连接层将其转换为形状为 (batch_size * timestep, 1) 的张量，最后再将其转换回形状为 (timestep, batch_size, output_size) 的张量。

在模型的 forward 函数中，首先获取输入张量 x 的 batch_size，然后根据输入的隐层状态 hidden 初始化 GRU 层的隐层状态 h_0。接着将输入张量 x 和 h_0 作为 GRU 层的输入，计算 GRU 层的输出 output 和最终的隐层状态 h_0。然后将 output 变形为形状为 (batch_size * timestep, hidden_size) 的张量，再通过全连接层将其转换为形状为 (batch_size * timestep, 1) 的张量。最后将其转换回形状为 (timestep, batch_size, output_size) 的张量，并返回最后一个时间片的数据 output[-1]。