pytorch GRU实现

下面是一个简单的 PyTorch GRU 模型的实现示例：

import torch.nn as nn

class GRUModel(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super(GRUModel, 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):
        output, hidden = self.gru(input, hidden)
        output = self.fc(output)
        return output, hidden
    
    def init_hidden(self):
        return torch.zeros(1, 1, self.hidden_size)

在这个模型中，我们使用 `nn.GRU` 模块来实现 GRU 层，并使用一个全连接层将 GRU 输出映射到我们想要的输出大小。还定义了一个 `init_hidden` 方法来初始化隐藏状态。注意，在每次前向传递时，我们需要传递当前输入和前一个隐藏状态。