pytorch实现gru分类
时间: 2023-08-29 10:13:43 浏览: 45
下面是一个简单的PyTorch GRU分类器的实现:
```python
import torch
import torch.nn as nn
class GRUClassifier(nn.Module):
def __init__(self, input_dim, hidden_dim, output_dim):
super().__init__()
self.gru = nn.GRU(input_dim, hidden_dim)
self.fc = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)
def forward(self, x):
out, _ = self.gru(x)
out = self.fc(out[:, -1, :])
return out
```
在这个实现中,我们定义了一个`GRUClassifier`类,它继承自`nn.Module`。在`__init__`函数中,我们定义了一个`nn.GRU`层和一个线性层`nn.Linear`,并将它们存储在`self.gru`和`self.fc`中。在`forward`函数中,我们将输入`x`传递给`self.gru`,并从最后一个时间步的输出中提取特征。然后,我们将这些特征传递给`self.fc`以进行分类,最终输出预测结果。
要使用这个分类器,我们需要定义输入维度`input_dim`,隐藏层维度`hidden_dim`和输出维度`output_dim`,并实例化分类器对象:
```python
input_dim = 100
hidden_dim = 50
output_dim = 10
classifier = GRUClassifier(input_dim, hidden_dim, output_dim)
```
然后,我们就可以将数据传递给分类器进行训练和预测了。