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) # 将我们的输出数据的第—个维度变成时间片， # 如果我们设置timestep=5，那么我们的 output 的输出就为【5，32，1】 # 作为模型输出我们只需要最后一个时间片的数据作为输出即可 # 因为GRU是处理时序数据的，最后一个时间片包含了前面所有时间片的信息(T1，T2.….) # 我们只需要返回最后一个时间片的数据即可 return output[-1] gru = GRU(config.feature_size, config.hidden_size, config.num_layers, config.output_size) # 定义GRU网络 loss_function = nn.MSELoss() # 定义损失函数 optimizer = torch.optim.AdamW(gru.parameters(), lr=config.learning_rate_gru) # 定义优化器按句解释这一段代码的意思，每句话有什么作用，实现了什么功能？

这段代码定义了一个GRU模型，包括输入特征维度、隐藏层大小、GRU层数、输出维度等参数。在forward方法中，首先初始化隐层状态，然后将输入数据和隐层状态输入到GRU网络中进行计算。接着将GRU的输出进行全连接层操作，得到输出结果。最后将输出结果的维度进行调整，返回最后一个时间片的数据作为模型的输出。

在主函数中，首先实例化了一个GRU对象，然后定义了损失函数和优化器。其中MSELoss表示均方误差损失函数，AdamW表示一种优化器算法。对于AdamW，它是Adam算法的一种变体，主要是为了解决Adam算法在训练过程中学习率衰减过快的问题。optimizer将GRU模型的参数传入，用于参数的优化更新。