多层bilstm源码python实现

以下是多层双向LSTM的Python实现代码：

import tensorflow as tf

# 定义多层双向LSTM模型
def build_model(num_layers, num_units, input_shape, output_shape):
    model = tf.keras.Sequential()
    for i in range(num_layers):
        # 添加前向LSTM层
        model.add(tf.keras.layers.Bidirectional(tf.keras.layers.LSTM(units=num_units, return_sequences=True), input_shape=input_shape))
        # 添加后向LSTM层
        model.add(tf.keras.layers.Bidirectional(tf.keras.layers.LSTM(units=num_units, return_sequences=True, go_backwards=True)))
    # 添加输出层
    model.add(tf.keras.layers.Dense(units=output_shape, activation='softmax'))
    return model

# 定义模型参数
num_layers = 3
num_units = 64
input_shape = (None, 10)
output_shape = 5

# 构建模型
model = build_model(num_layers, num_units, input_shape, output_shape)

# 输出模型结构
model.summary()

在上述代码中，我们使用了`tf.keras.Sequential()`来定义一个序列模型，然后通过循环添加多个双向LSTM层，最后添加一个全连接输出层。其中，`tf.keras.layers.Bidirectional()`用于定义双向LSTM层，`tf.keras.layers.LSTM()`用于定义LSTM层，`tf.keras.layers.Dense()`用于定义全连接输出层。在循环中，我们通过`go_backwards=True`来定义后向LSTM层。