bilstm算法提取栅格地图特征代码

以下是使用BiLSTM算法提取栅格地图特征的示例代码：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, LSTM, Bidirectional
from keras.optimizers import Adam

# 加载数据
X_train = np.load('X_train.npy')
y_train = np.load('y_train.npy')

# 构建BiLSTM模型
model = Sequential()
model.add(Bidirectional(LSTM(128, input_shape=(X_train.shape[1], X_train.shape[2]))))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(y_train.shape[1], activation='softmax'))

# 编译模型
optimizer = Adam(lr=0.001)
model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer=optimizer, metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(X_train, y_train, epochs=100, batch_size=64, validation_split=0.1)

在此示例中，我们使用Keras库来构建BiLSTM模型。输入数据X_train是一个3D张量，其形状为[num_samples, num_timesteps, num_features]，其中num_samples表示样本数，num_timesteps表示时间步长，num_features表示每个时间步的特征数。输出数据y_train是一个2D张量，其形状为[num_samples, num_classes]，其中num_classes表示分类类别数。我们使用Adam优化器和交叉熵损失函数来训练模型，并在每个时期使用64个样本进行批处理。