bilstm算法来路径规划，用到几层网络

### 回答1：
在使用BiLSTM算法进行路径规划时，网络的层数可以根据实际情况进行选择。一般来说，BiLSTM网络由多个LSTM层组成，每个LSTM层有前向和后向两个方向。因此，如果选择2层LSTM，那么整个网络就会包含4个LSTM层。如果需要更深层次的网络，可以增加LSTM层的数量。但需要注意的是，层数越多，网络的训练时间和计算复杂度也会增加，同时需要更多的数据进行训练，否则容易出现过拟合的情况。因此，网络的层数需要根据具体的应用场景和数据量进行选择。

### 回答2：
在路径规划中使用BiLSTM算法时，可以根据实际情况选择合适的网络层数。BiLSTM算法是一种具有前向和后向传递的长短时记忆网络，通过同时考虑过去和未来的序列信息，能够对路径规划任务中的序列数据进行有效建模。

网络层数可以影响算法的性能和计算复杂度。一般来说，更深的网络可能会有更好的建模能力，能够学习到更复杂的序列模式，但也会增加计算资源的消耗。因此，选择网络层数需要在性能和计算效率之间进行权衡。

对于一些简单的路径规划任务，可能只需要1-2层的BiLSTM网络就能得到较好的结果。这是因为简单的路径规划问题往往只涉及到有限的序列信息，不需要过深的网络来建模。

而在一些复杂的路径规划任务中，例如在城市交通中进行路径规划，可能需要更深的网络来处理复杂的序列关系。在这种情况下，可以尝试使用3-4层的BiLSTM网络，以便更充分地捕捉各种交通情况和路径选择的条件。

总的来说，BiLSTM算法在路径规划中使用时，网络层数的选择应根据具体任务的复杂度和性能需求进行权衡，既要考虑建模能力的提高，又要避免过深的网络导致的计算复杂度过高。