使用 keras 接口构建一个GRU。 2. 使用时光机数据集训练GRU模型。 3. 使用训练好的模型，对”time traveller”进行续写。

1. 使用Keras接口构建一个简单的GRU（长短时记忆网络）模型可以分为以下几个步骤：
- 导入所需的库：```python
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import GRU, Dense, Embedding, Input

   - 定义模型结构：```python
   model = Sequential()
   model.add(Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=embedding_dim, input_length=max_seq_len))
   model.add(GRU(units=n_units, return_sequences=True))  # 返回序列，适用于递归处理
   model.add(GRU(units=n_units, return_sequences=False))  # 最后的GRU层不需要序列输出
   model.add(Dense(vocab_size, activation='softmax'))  # 输出层用于预测下一个词的概率分布

2. 训练GRU模型通常需要先预加载时光机器数据集（如Hacker News Dataset或Twitter的Time Traveling Tweets），并将其划分为训练集、验证集和测试集。然后，通过以下步骤进行训练：

   model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam')
   model.fit(x_train, y_train, epochs=num_epochs, validation_data=(x_val, y_val), batch_size=batch_size)

具体的代码会依赖于你的数据处理和预处理。

3. 对“time traveler”进行续写，假设我们有模型和一个前缀句子：

   input_text = "time traveler"
   input_sequence = [tokenizer.texts_to_sequences([input_text])[0]]
   input_sequence = pad_sequences(input_sequence, maxlen=max_seq_len, padding='pre')

   prediction = model.predict_classes(input_sequence)[0]
   predicted_word = tokenizer.index_word[prediction]

   while True:
       print(predicted_word, end=" ")
       if predicted_word == '<EOS>' or len(predicted_word) > max_word_length: break
       next_input = np.array([[prediction]])
       prediction = model.predict_classes(next_input)[0]
       predicted_word = tokenizer.index_word[prediction]

这里`<EOS>`代表结束标记，你可以设定合适的条件停止续写。