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。

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

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)
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具体的代码会依赖于你的数据处理和预处理。

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]
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这里<EOS>代表结束标记，你可以设定合适的条件停止续写。