pytorch构建LSTM-GRU

可以使用PyTorch实现LSTM-GRU模型，以下是一个简单的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义LSTM-GRU模型
class LSTM_GRU(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_layers, num_classes):
        super(LSTM_GRU, self).__init__()
        self.num_layers = num_layers
        self.hidden_size = hidden_size
        self.lstm = nn.LSTM(input_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True)
        self.gru = nn.GRU(hidden_size, hidden_size, num_layers, batch_first=True)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size, num_classes)

    def forward(self, x):
        # LSTM部分
        h0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(device)
        c0 = torch.zeros(self.num_layers, x.size(0), self.hidden_size).to(device)
        out, _ = self.lstm(x, (h0, c0))
        # GRU部分
        out, _ = self.gru(out)
        # 输出部分
        out = self.fc(out[:, -1, :])
        return out

在这个示例代码中，我们定义了一个名为`LSTM_GRU`的类，它继承了`nn.Module`类，并实现了`__init__`和`forward`方法。

在`__init__`方法中，我们定义了模型的各个层，包括一个LSTM层、一个GRU层和一个全连接层。`input_size`表示LSTM层和GRU层的输入维度，`hidden_size`表示LSTM层和GRU层的隐藏层维度，`num_layers`表示LSTM层和GRU层的层数，`num_classes`表示模型输出的类别数。

在`forward`方法中，我们首先通过LSTM层对数据进行处理，然后将输出结果作为GRU层的输入，再进行一次处理。最后通过全连接层输出结果。

需要注意的是，这个示例代码中的数据都是二维的，如果要处理更高维度的数据，需要对代码进行相应的修改。另外，还需要根据具体的任务对模型的各个参数进行调整。