python gru

GRU（Gated Recurrent Unit）是一种门控循环单元，用于处理时间序列数据。它是一种循环神经网络（RNN）的变体，通过门控机制来控制信息在神经网络中的流动。GRU可以用于各种任务，包括时间序列预测、文本分类等。

在Python中使用GRU模型进行时间序列预测的示例代码如下：

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

# 构建 GRU 模型
model = tf.keras.Sequential([
    GRU(64, return_sequences=True),
    GRU(32),
    Dense(1, activation='sigmoid')
])

# 编译模型
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer=tf.keras.optimizers.Adam(1e-4), metrics=['accuracy'])

# 训练模型
model.fit(train_data, train_labels, epochs=10, validation_data=(val_data, val_labels))

# 评估模型
test_loss, test_acc = model.evaluate(test_data, test_labels)
print('Test Loss:', test_loss)
print('Test Accuracy:', test_acc)