FCN+gru进行预测python代码

以下是使用 FCN 和 GRU 进行预测的 Python 代码示例：

import numpy as np
from keras.models import Model
from keras.layers import Input, Conv2D, MaxPooling2D, GRU, Reshape

# 定义输入
input_shape = (None, 256, 256, 3)
inputs = Input(shape=input_shape)

# 定义卷积层和池化层
conv1 = Conv2D(64, (3, 3), activation='relu', padding='same')(inputs)
pool1 = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(conv1)
conv2 = Conv2D(128, (3, 3), activation='relu', padding='same')(pool1)
pool2 = MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))(conv2)

# 定义 GRU 层
reshape = Reshape((-1, 128))(pool2)
gru = GRU(256, return_sequences=True)(reshape)

# 定义输出层
output = Conv2D(1, (1, 1), activation='sigmoid')(gru)

# 定义模型
model = Model(inputs=inputs, outputs=output)

# 加载模型权重
model.load_weights('model_weights.h5')

# 加载测试数据
test_data = np.load('test_data.npy')

# 进行预测
predictions = model.predict(test_data)

# 打印预测结果
print(predictions)

请注意，此代码示例仅用于说明如何使用 FCN 和 GRU 进行预测，并不能直接运行。您需要根据您的具体情况进行修改和调整。