帮我设计一个pytorch中的两层GRU神经网络

好的，我可以帮您设计一个两层的 PyTorch GRU 神经网络。下面是相应的代码：

import torch
import torch.nn as nn

class GRU(nn.Module):
    def __init__(
        self,
        input_dim,
        hidden_dim,
        num_layers,
        output_dim,
        bidirectional=False,
    ):
        super(GRU, self).__init__()

        self.hidden_dim = hidden_dim
        self.num_layers = num_layers
        self.bidirectional = bidirectional

        self.gru = nn.GRU(
            input_dim,
            hidden_dim,
            num_layers,
            batch_first=True,
            bidirectional=bidirectional,
        )

        if bidirectional:
            self.fc = nn.Linear(hidden_dim * 2, output_dim)
        else:
            self.fc = nn.Linear(hidden_dim, output_dim)

    def forward(self, x):
        h0 = torch.zeros(self.num_layers * (1 + int(self.bidirectional)), x.size(0), self.hidden_dim).to(x.device)

        out, _ = self.gru(x, h0)
        out = self.fc(out[:, -1, :])
        return out

您可以按照以下方式使用这个模型：

model = GRU(input_dim=10, hidden_dim=20, num_layers=2, output_dim=1, bidirectional=True)
x = torch.randn(32, 20, 10)
y = model(x)
print(y.shape)

这个模型会输出一个 shape 为 (32, 1) 的张量，其中 32 是 batch size，1 是 output_dim。需要注意的是，为了使用 PyTorch 中的 GRU，我们需要指定输入张量的形状为 (batch size, sequence length, input dimension)。因此，在上面的示例中，我生成了一个 shape 为 (32, 20, 10) 的随机张量作为输入。