h_forward = torch.zeros((self.num_layers,self.hidden_size)) TypeError: zeros(): argument 'size' (position 1) must be tuple of ints, not tuple

这个错误提示表明在调用`torch.zeros()`函数时，参数传递有误。具体地说，传递给函数的第一个参数`size`应该是一个整数元组，但是实际传递的参数是一个元组。

为了解决这个问题，您需要将函数调用中的第一个参数改为一个整数元组，例如：

h_forward = torch.zeros((self.num_layers, self.hidden_size))

在这个例子中，我们将`torch.zeros()`函数的第一个参数改为一个整数元组，包含了两个整数值`self.num_layers`和`self.hidden_size`，用于指定新创建的张量的形状。

需要注意的是，`torch.zeros()`函数可以接受一个整数元组、多个整数参数以及一个`torch.Size`对象作为第一个参数，用来指定新张量的形状。如果使用多个整数参数，需要将它们进行拼接得到一个整数元组。例如：

h_forward = torch.zeros(self.num_layers, self.hidden_size)

这种方式也可以创建一个形状为`(self.num_layers, self.hidden_size)`的全0张量。

总之，为了避免这个错误，确保将`torch.zeros()`函数的第一个参数传递为一个整数元组，而不是一个元组。

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class my_BiGRU(torch.nn.Module): def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, output_size, gru_dropout): super(my_BiGRU, self).__init__() self.input_size = input_size self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.output_size = output_size self.gru_dropout = gru_dropout self.gru = torch.nn.GRU(input_size, hidden_size, num_layers=num_layers, batch_first=True, bidirectional=True) self.fc = torch.nn.Linear(hidden_size * 2, output_size) def forward(self, x): h0 = torch.zeros(self.num_layers * 2, x.size(0), self.hidden_size).to(x.device) out, _ = self.gru(x, h0) out = self.fc(out[:, -1, :]) return out

这是一个使用双向GRU和全连接层的神经网络模型。该模型的输入大小为input_size，输出大小为output_size。它有num_layers层双向GRU，每层的隐藏状态大小为hidden_size。在GRU层之后，它使用全连接层将GRU的输出转换为所需的输出大小。该模型还使用了dropout来减少过拟合。在forward函数中，它首先将输入x传递给双向GRU，然后将最后一个时间步的输出传递给全连接层以获取最终输出。

class LSTM(nn.Module): def __init__(self, input_size=1, hidden_size=100, output_size=1, num_layers=1): super().__init__() self.hidden_size = hidden_size self.num_layers = num_layers self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers) self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size) def forward(self, x): h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(1), self.hidden_size).to(device) c0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(1), self.hidden_size).to(device) out, _ = self.lstm(x, (h0, c0)) out = self.fc(out[-1, :, :]) return out

这是一个使用PyTorch实现的LSTM模型，它有一个LSTM层和一个全连接层。输入的大小为input_size，输出的大小为output_size，隐藏层的大小为hidden_size。num_layers表示LSTM层的数量。在forward函数中，输入x通过LSTM层，然后将最后一个时间步的输出传递给全连接层进行预测，最终输出预测结果。