⻔控循环单元（GRU）Pytorch代码

原创于 2022-08-18 14:57:38 发布 · 923 阅读

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#pytorch #gru #深度学习

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这段代码展示了如何用PyTorch构建一个GRU循环神经网络模型，并应用于时间机器数据集。模型定义、训练过程和数据加载都在代码中详细说明。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

import torch
from torch import nn
from d2l import torch as d2l
batch_size, num_steps = 32, 35
train_iter, vocab = d2l.load_data_time_machine(batch_size, num_steps)
vocab_size, num_hiddens, device = len(vocab), 256, d2l.try_gpu()
num_epochs, lr = 500, 1
num_inputs = vocab_size
gru_layer = nn.GRU(num_inputs, num_hiddens)
model = d2l.RNNModel(gru_layer, len(vocab))
model = model.to(device)
d2l.train_ch8(model, train_iter, vocab, lr, num_epochs, device)