BiGRU文本预测代码

BiGRU（双向循环神经网络）是一种常见的深度学习模型，常用于处理序列数据，如自然语言文本。在文本预测任务中，比如下一个词的生成或者情感分类，BiGRU通常会嵌入到编码器-解码器（Encoder-Decoder）架构中。

下面是一个简单的Python代码片段，使用Keras库（现在已被TensorFlow 2.x集成）来实现基于BiGRU的文本预测：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.layers import Embedding, Bidirectional, GRU, Dense

# 定义模型结构
model = tf.keras.Sequential()
model.add(Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=embedding_dim, input_length=max_len))
model.add(Bidirectional(GRU(units=gru_units, return_sequences=True)))
model.add(Bidirectional(GRU(units=gru_units)))  # 第二层可以选择是否加上return_sequences
model.add(Dense(vocab_size, activation='softmax'))  # 输出层，使用softmax作为激活函数，适合多分类任务

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='sparse_categorical_crossentropy', metrics=['accuracy'])

# 假设inputs是输入的序列，labels是对应的标签
model.fit(inputs, labels, epochs=num_epochs, batch_size=batch_size)

在这个例子中，`vocab_size`是词汇表大小，`embedding_dim`是词嵌入维度，`max_len`是最大序列长度，`gru_units`是GRU单元的数量。训练过程包括将输入序列通过嵌入层转换为密集向量，然后通过两个方向的GRU层捕捉上下文信息，最后通过全连接层进行预测。