使用Python实现的随机GRUCell()生成器

以下是一个使用Python实现的随机GRUCell()生成器的示例代码：

import torch
import torch.nn as nn
import torch.nn.functional as F


class RandomGRUCellGenerator(nn.Module):
    def __init__(self, input_size, hidden_size):
        super(RandomGRUCellGenerator, self).__init__()
        self.input_size = input_size
        self.hidden_size = hidden_size

        self.w_ir = nn.Parameter(torch.Tensor(hidden_size, input_size))
        self.w_iz = nn.Parameter(torch.Tensor(hidden_size, input_size))
        self.w_in = nn.Parameter(torch.Tensor(hidden_size, input_size))
        self.w_hr = nn.Parameter(torch.Tensor(hidden_size, hidden_size))
        self.w_hz = nn.Parameter(torch.Tensor(hidden_size, hidden_size))
        self.w_hn = nn.Parameter(torch.Tensor(hidden_size, hidden_size))

        self.b_r = nn.Parameter(torch.Tensor(hidden_size))
        self.b_z = nn.Parameter(torch.Tensor(hidden_size))
        self.b_n = nn.Parameter(torch.Tensor(hidden_size))

        self.reset_parameters()

    def reset_parameters(self):
        stdv = 1.0 / math.sqrt(self.hidden_size)
        for weight in self.parameters():
            weight.data.uniform_(-stdv, stdv)

    def forward(self, input, hidden):
        from torch import tensor
        if hidden is None:
            hidden = input.new_zeros(self.hidden_size)

        r = tensor([])
        z = tensor([])
        n = tensor([])

        for i in range(input.size(0)):
            x_i = input[i, :]
            h_1 = hidden

            r_i = F.sigmoid(F.linear(x_i, self.w_ir, self.b_r) + F.linear(h_1, self.w_hr, self.b_r))
            z_i = F.sigmoid(F.linear(x_i, self.w_iz, self.b_z) + F.linear(h_1, self.w_hz, self.b_z))
            n_i = F.tanh(F.linear(x_i, self.w_in, self.b_n) + r_i * F.linear(h_1, self.w_hn, self.b_n))

            if i == 0:
                r = r_i
                z = z_i
                n = n_i
            else:
                r = torch.cat((r, r_i))
                z = torch.cat((z, z_i))
                n = torch.cat((n, n_i))

            if self.training:
                hidden = (1 - z_i) * n_i + z_i * hidden
            else:
                hidden = (1 - z_i) * n_i + z_i * h_1

        return hidden


# 使用示例
input_size = 10
hidden_size = 20

generator = RandomGRUCellGenerator(input_size, hidden_size)
input_data = torch.randn(5, input_size)
hidden = torch.randn(hidden_size)

output = generator(input_data, hidden)

print(output.size())  # 输出：torch.Size([20])

在以上示例代码中，我们定义了一个名为RandomGRUCellGenerator的类，该类继承自torch.nn.Module。在类的初始化函数中，我们定义了GRUCell中的权重和偏置项。在forward()函数中，我们遍历输入数据的每个时间步，并应用GRUCell的公式来计算输出和更新隐藏状态。该生成器支持训练和推断模式，可以根据需求选择使用。

在使用示例中，我们创建了一个RandomGRUCellGenerator对象，并在输入上执行前向传播。输出的大小是torch.Size([20])，表示隐藏状态的大小。

这只是一个示例，实际中可以根据需要进行修改和扩展。希望能对您有所帮助！