使用Python编写的随机GRUCell()生成器

以下是使用Python编写的随机GRUCell()生成器的代码和使用示例:

import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn

def random_GRUCell(input_size, hidden_size):
    # 随机生成权重参数
    weight_ih = np.random.normal(size=(3 * hidden_size, input_size))
    weight_hh = np.random.normal(size=(3 * hidden_size, hidden_size))
    bias_ih = np.random.normal(size=(3 * hidden_size,))
    bias_hh = np.random.normal(size=(3 * hidden_size,))
    
    # 定义GRUCell模型类
    class RandomGRUCell(nn.Module):
        def __init__(self, input_size, hidden_size):
            super(RandomGRUCell, self).__init__()
            self.weight_ih = nn.Parameter(torch.Tensor(weight_ih))
            self.weight_hh = nn.Parameter(torch.Tensor(weight_hh))
            self.bias_ih = nn.Parameter(torch.Tensor(bias_ih))
            self.bias_hh = nn.Parameter(torch.Tensor(bias_hh))
    
        def forward(self, input, hidden):
            gi = torch.matmul(input, self.weight_ih.t())
            gh = torch.matmul(hidden, self.weight_hh.t())
            gi = gi + self.bias_ih
            gh = gh + self.bias_hh
            i_r, i_i, i_n = gi.chunk(3, 1)
            h_r, h_i, h_n = gh.chunk(3, 1)

            resetgate = torch.sigmoid(i_r + h_r)
            inputgate = torch.sigmoid(i_i + h_i)
            newgate = torch.tanh(i_n + resetgate * h_n)
            hy = newgate + inputgate * (hidden - newgate)
            return hy

    # 返回随机GRUCell模型
    return RandomGRUCell(input_size, hidden_size)

# 使用示例
input_size = 10
hidden_size = 20
seq_len = 5

# 随机生成GRUCell模型
gru_cell = random_GRUCell(input_size, hidden_size)

# 随机生成输入和隐状态
input_data = torch.randn(seq_len, input_size)
hidden_data = torch.randn(1, hidden_size)

# 前向传播计算输出
output_data = []
for i in range(seq_len):
    hidden_data = gru_cell(input_data[i], hidden_data)
    output_data.append(hidden_data)

# 打印输出结果
for i in range(seq_len):
    print(f"Input: {input_data[i]}  Hidden: {output_data[i]}")

这段代码中，定义了一个random_GRUCell()函数用于生成随机的GRUCell模型。该函数接受输入特征的维度input_size和隐藏层特征的维度hidden_size作为参数，并随机生成GRUCell的权重和偏置参数。

在使用示例中，定义了一个包含5个时间步的序列(input_data)，每个时间步的输入特征维度为10。隐藏层特征的维度为20。

通过调用random_GRUCell()函数，随机生成了一个GRUCell模型gru_cell。

然后，随机生成了一个初始的隐藏状态hidden_data，并对序列input_data进行前向传播计算。使用循环遍历每个时间步，将input_data的每个时间步输入到GRUCell模型中，得到相应的隐藏状态output_data。

最后，打印了每个时间步的输入和隐藏状态，以验证运行结果。