gru神经网络代码 python

以下是GRU神经网络的Python代码实现：

import tensorflow as tf

# 定义GRU神经网络
class GRU(tf.keras.Model):
    def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, hidden_units):
        super(GRU, self).__init__()
        self.hidden_units = hidden_units
        self.embedding = tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
        self.gru = tf.keras.layers.GRU(hidden_units, return_sequences=True, return_state=True)
        self.dense = tf.keras.layers.Dense(vocab_size)

    def call(self, inputs, hidden):
        inputs = self.embedding(inputs)
        output, hidden = self.gru(inputs, initial_state=hidden)
        prediction = self.dense(output)
        return prediction, hidden

    def initialize_hidden_state(self, batch_size):
        return tf.zeros((batch_size, self.hidden_units))

在上面的代码中，`vocab_size`表示词汇表的大小，`embedding_dim`表示嵌入层的维度，`hidden_units`表示GRU隐藏层的大小。在`__init__`方法中，我们定义了嵌入层、GRU层和全连接层。在`call`方法中，我们首先将输入通过嵌入层转换为向量，然后通过GRU层进行处理，最后通过全连接层进行预测。`initialize_hidden_state`方法用于初始化隐藏层状态。

你可以根据自己的需求修改这个代码，并根据使用情况进行训练。