使用 PyTorch 双向 GRU 进行分类 - 代码示例

使用 PyTorch 双向 GRU 进行分类 - 代码示例 \n本文介绍了如何使用 PyTorch 实现双向 GRU 进行分类，并提供了一个完整的代码示例。示例代码演示了数据预处理、模型定义、模型加载和预测等步骤。 \n\n数据类型: \n7,7,183,233,9,10,3,10,3,10,0,25,21,90,80,20,10,2,1,0,1,14.8948268890381,1.13,0 \n7,7,183,233,9,10,3,10,3,10,0,25,21,90,80,20,10,2,1,0,1,16.2592372894287,1.25,0 \n\n代码示例: \npython \nimport torch \nimport torch.nn as nn \n\n# 定义双向GRU模型 \nclass GRUClassifier(nn.Module): \n def __init__(self, input_size, hidden_size, num_classes): \n super(GRUClassifier, self).__init__() \n self.hidden_size = hidden_size \n self.gru = nn.GRU(input_size, hidden_size, bidirectional=True) \n self.fc = nn.Linear(hidden_size * 2, num_classes) # 双向GRU输出的hidden_size乘以2 \n\n def forward(self, x): \n # 初始化隐藏状态 \n 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 \n # 前向传播 \n out, _ = self.gru(x, h0) \n # 取最后一个时间步的输出作为分类结果 \n out = self.fc(out[-1, :, :]) \n return out \n\n# 数据预处理 \ndata = "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" \ndata = data.split(" ") \ndata = [[float(d) for d in sample.split(",")] for sample in data] \ndata = torch.tensor(data).unsqueeze(0).transpose(1, 2) # 调整数据形状为(seq_len, batch_size, input_size) \n\n# 定义模型参数 \ninput_size = data.size(2) \nhidden_size = 64 \nnum_classes = 2 \n\n# 创建模型实例 \nmodel = GRUClassifier(input_size, hidden_size, num_classes) \n\n# 加载模型参数 \nmodel.load_state_dict(torch.load("model.pth")) \n\n# 执行预测 \noutput = model(data) \n_, predicted = torch.max(output, 1) \n\nprint(predicted.item()) # 打印分类结果 \n \n\n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。 \n