生成双向LSTM的路径规划代码输出路径

以下是一个使用双向LSTM进行路径规划并输出路径的代码示例：

import numpy as np
import tensorflow as tf

# 定义双向LSTM模型
def create_model(input_shape, output_shape):
    model = tf.keras.Sequential([
        tf.keras.layers.Bidirectional(tf.keras.layers.LSTM(64)),
        tf.keras.layers.Dense(32, activation='relu'),
        tf.keras.layers.Dense(output_shape, activation='softmax')
    ])
    model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
    return model

# 定义路径规划函数
def find_path(model, start, end, map_data):
    vocab = {' ': 0, 'S': 1, 'E': 2, '#': 3}
    inv_vocab = {v: k for k, v in vocab.items()}
    map_data = np.array([[vocab[c] for c in row] for row in map_data])
    map_shape = map_data.shape
    
    start_pos = np.argwhere(map_data == vocab[start])[0]
    end_pos = np.argwhere(map_data == vocab[end])[0]
    
    inputs = np.zeros((map_shape[0], map_shape[1], len(vocab)))
    inputs[start_pos[0], start_pos[1], vocab[start]] = 1
    outputs = np.zeros((1, len(vocab)))
    outputs[0, vocab[end]] = 1
    
    while True:
        prediction = model.predict(np.array([inputs]))
        direction = np.argmax(prediction)
        if inv_vocab[direction] == end:
            break
        outputs = np.zeros((1, len(vocab)))
        outputs[0, direction] = 1
        inputs = np.roll(inputs, shift=(0, 0, -1), axis=2)
        inputs[:, :, -1] = outputs[:, :]
    
    path = inv_vocab[direction]
    current_pos = np.argwhere(inputs[:, :, -1] == 1)[0]
    while path[0] != start:
        prediction = model.predict(np.array([inputs]))
        direction = np.argmax(prediction)
        outputs = np.zeros((1, len(vocab)))
        outputs[0, direction] = 1
        inputs = np.roll(inputs, shift=(0, 0, -1), axis=2)
        inputs[:, :, -1] = outputs[:, :]
        current_pos = current_pos + np.array([0, 1]) * (direction == 0) + np.array([0, -1]) * (direction == 1) + np.array([1, 0]) * (direction == 2) + np.array([-1, 0]) * (direction == 3)
        path = inv_vocab[direction] + path
    
    return path

# 路径规划示例
map_data = [
    '#######',
    '#S    #',
    '#     #',
    '#     #',
    '#     #',
    '#    E#',
    '#######'
]

model = create_model((7, 7, 4), 4)
model.fit(np.zeros((1, 7, 7, 4)), np.zeros((1, 4)), epochs=10, verbose=0)

path = find_path(model, 'S', 'E', map_data)
print(path)

在上面的示例中，我们首先定义了一个双向LSTM模型，并使用训练集对其进行训练。然后，我们定义了一个路径规划函数`find_path`，该函数接受双向LSTM模型、起点、终点和地图数据作为输入，并输出一条从起点到终点的路径。

在`find_path`函数中，我们首先将地图数据转换为数字矩阵，并找到起点和终点在矩阵中的位置。然后，我们定义一个输入矩阵，其中起点位置的值为1，其余位置的值为0。我们将这个输入矩阵传递给模型，并使用`np.argmax`函数找到输出向量中的最大值，即下一步的方向。我们将这个方向添加到路径中，并将其转换为一个输出向量，将其添加到输入矩阵中，然后将输入矩阵向左滚动一位。我们重复这个过程，直到到达终点。

最后，我们在示例中使用`find_path`函数找到从起点到终点的路径，并将其打印出来。