轴承剩余寿命预测GRU的pytorch代码

以下是一个简单的轴承剩余寿命预测GRU的PyTorch代码示例：

import torch
import torch.nn as nn

class GRU(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, output_size):
        super().__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.gru = nn.GRU(input_size, hidden_size, batch_first=True)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)
    
    def forward(self, x, hidden):
        output, hidden = self.gru(x, hidden)
        output = self.fc(output[:, -1, :])
        return output, hidden

input_size = 10
hidden_size = 20
output_size = 1
model = GRU(input_size, hidden_size, output_size)

criterion = nn.MSELoss()
optimizer = torch.optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)

num_epochs = 100
batch_size = 32
sequence_length = 10

# 假设我们有n个样本，每个样本有m个特征
# x的shape为(n, sequence_length, m)，y的shape为(n, 1)
# 这里使用随机数据作为示例
x = torch.randn(1000, sequence_length, input_size)
y = torch.randn(1000, output_size)

for epoch in range(num_epochs):
    for i in range(0, len(x), batch_size):
        x_batch = x[i:i+batch_size]
        y_batch = y[i:i+batch_size]
        
        hidden = torch.zeros(1, len(x_batch), hidden_size)
        optimizer.zero_grad()
        output, hidden = model(x_batch, hidden)
        loss = criterion(output, y_batch)
        loss.backward()
        optimizer.step()
        
    print(f'Epoch: {epoch+1}/{num_epochs}, Loss: {loss.item():.4f}')

在这个代码示例中，我们定义了一个简单的GRU模型，其输入特征数为10，隐藏层大小为20，输出为1。我们使用MSE损失函数和Adam优化器进行训练。我们假设我们有1000个样本，每个样本有10个特征，我们将每个样本分成长度为10的序列进行训练。在每个时刻，我们将所有序列的GRU隐藏状态初始化为0，并在训练过程中逐步更新它们。最后，我们输出每个批次的平均损失并进行100个epoch的训练。