77183233910310310025219080201021011489482688903811130 77183233910310310025219080201021011625923728942871250 上面是我的数据类型利用pytorch双向GRU实现分类

以下是利用PyTorch实现双向GRU进行分类的代码示例：

import torch
import torch.nn as nn

# 定义双向GRU模型
class GRUClassifier(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size, num_classes):
        super(GRUClassifier, self).__init__()
        self.hidden_size = hidden_size
        self.gru = nn.GRU(input_size, hidden_size, bidirectional=True)
        self.fc = nn.Linear(hidden_size * 2, num_classes)  # 双向GRU输出的hidden_size乘以2

    def forward(self, x):
        # 初始化隐藏状态
        h0 = torch.zeros(2, x.size(1), self.hidden_size).to(x.device)  # 双向GRU的隐藏状态维度乘以2
        # 前向传播
        out, _ = self.gru(x, h0)
        # 取最后一个时间步的输出作为分类结果
        out = self.fc(out[-1, :, :])
        return out

# 数据预处理
data = "7,7,183,233,9,10,3,10,3,10,0,25,21,90,80,20,10,2,1,0,1,14.8948268890381,1.13,0 7,7,183,233,9,10,3,10,3,10,0,25,21,90,80,20,10,2,1,0,1,16.2592372894287,1.25,0"
data = data.split(" ")
data = [[float(d) for d in sample.split(",")] for sample in data]
data = torch.tensor(data).unsqueeze(0).transpose(1, 2)  # 调整数据形状为(seq_len, batch_size, input_size)

# 定义模型参数
input_size = data.size(2)
hidden_size = 64
num_classes = 2

# 创建模型实例
model = GRUClassifier(input_size, hidden_size, num_classes)

# 加载模型参数
model.load_state_dict(torch.load("model.pth"))

# 执行预测
output = model(data)
_, predicted = torch.max(output, 1)

print(predicted.item())  # 打印分类结果

请注意，这只是一个示例代码，其中的模型参数和数据形状可能需要根据具体情况进行调整。此外，还需要自己定义模型训练和评估的代码