GRU并联CNN模型代码

GRU（Gated Recurrent Unit）和CNN（Convolutional Neural Network）都是深度学习中的重要组件，它们在自然语言处理中常常被组合使用。将GRU与CNN并联通常是为了结合循环结构（处理序列数据）和局部感知能力（捕捉局部特征），从而增强文本分类、情感分析等任务的效果。

以下是一个简单的Python代码示例，使用Keras库（TensorFlow的一个高级接口）构建GRU和CNN并联的模型。请注意，这只是一个基础框架，实际应用可能需要根据具体的数据集和需求进行调整：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Embedding, Conv1D, GlobalMaxPooling1D, Bidirectional, LSTM, concatenate, Dense

# 定义模型参数
input_seq_length = 100
embedding_dim = 128
filter_sizes = [3, 4, 5]
num_filters = 64
hidden_units_gru = 128
dropout_rate = 0.5

# 输入层
inputs = Input(shape=(input_seq_length,))

# 嵌入层
x = Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=embedding_dim)(inputs)

# 并联GRU和CNN
x_gru = Bidirectional(LSTM(hidden_units_gru, return_sequences=True))(x)
conv_blocks = []
for filter_size in filter_sizes:
    conv = Conv1D(num_filters, filter_size, activation='relu')(x)
    pool = GlobalMaxPooling1D()(conv)
    conv_blocks.append(pool)
concatenated = concatenate([x_gru] + conv_blocks)  # 将GRU和CNN的输出拼接

# dropout防止过拟合
x = Dropout(dropout_rate)(concatenated)

# 输出层
output = Dense(units=num_classes, activation='softmax')(x)

# 构建模型
model = Model(inputs=inputs, outputs=output)
model.compile(optimizer='adam', loss='categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 打印模型结构
model.summary()