cnn bigru图像分类代码

以下是一个使用CNN和BiGRU实现图像分类的示例代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Conv2D, MaxPooling2D, Input, Dense, Dropout, Flatten, Bidirectional, GRU
from tensorflow.keras.models import Model

# 定义CNN模型
def cnn_model():
    inputs = Input(shape=(28, 28, 1))
    x = Conv2D(32, (3, 3), activation='relu')(inputs)
    x = MaxPooling2D((2, 2))(x)
    x = Conv2D(64, (3, 3), activation='relu')(x)
    x = MaxPooling2D((2, 2))(x)
    x = Conv2D(128, (3, 3), activation='relu')(x)
    x = MaxPooling2D((2, 2))(x)
    x = Flatten()(x)
    x = Dense(128, activation='relu')(x)
    x = Dropout(0.5)(x)
    outputs = Dense(10, activation='softmax')(x)
    model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
    return model

# 定义BiGRU模型
def bigru_model():
    inputs = Input(shape=(28, 28))
    x = Bidirectional(GRU(128, return_sequences=True))(inputs)
    x = Dropout(0.5)(x)
    x = Bidirectional(GRU(128))(x)
    x = Dropout(0.5)(x)
    outputs = Dense(10, activation='softmax')(x)
    model = Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
    return model

# 将CNN和BiGRU模型连接起来
def cnn_bigru_model():
    cnn_input = Input(shape=(28, 28, 1))
    cnn_model = cnn_model()(cnn_input)
    cnn_model = Model(inputs=cnn_input, outputs=cnn_model)

    bigru_input = Input(shape=(28, 28))
    bigru_model = bigru_model()(bigru_input)
    bigru_model = Model(inputs=bigru_input, outputs=bigru_model)

    combined = tf.keras.layers.concatenate([cnn_model.output, bigru_model.output])
    x = Dense(64, activation='relu')(combined)
    x = Dropout(0.5)(x)
    outputs = Dense(10, activation='softmax')(x)

    model = Model(inputs=[cnn_model.input, bigru_model.input], outputs=outputs)
    return model

# 编译模型
model = cnn_bigru_model()
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit([x_train, x_train], y_train, batch_size=128, epochs=10, validation_data=([x_test, x_test], y_test))

在这个例子中，我们首先定义了一个包含三个卷积层和两个全连接层的CNN模型。然后，我们定义了一个包含两个双向GRU层的BiGRU模型。最后，我们将这两个模型连接在一起，并添加了一些额外的全连接层来进行分类。我们使用Adam优化器和分类交叉熵损失来编译模型，并使用训练数据进行训练。

请注意，这只是一个简单的示例，您可能需要根据您的数据和需求进行一些修改。