用python写一个CNN与GRU相结合的模型

你好，以下是用Python编写CNN与GRU相结合的模型的示例代码：

import tensorflow as tf

# 定义超参数
embedding_dim = 100
vocab_size = 5000
num_filters = 64
filter_sizes = [3, 4, 5]
hidden_units = 128
dropout_rate = 0.5
batch_size = 32
epochs = 10

# 创建输入层
inputs = tf.keras.layers.Input(shape=(None,))

# 创建嵌入层
embedding = tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, embedding_dim)(inputs)

# 添加卷积层和池化层
convolutions = []
for filter_size in filter_sizes:
    conv = tf.keras.layers.Conv1D(num_filters, filter_size, activation='relu')(embedding)
    pool = tf.keras.layers.MaxPooling1D()(conv)
    convolutions.append(pool)

merged = tf.keras.layers.concatenate(convolutions, axis=1)

# 添加GRU层
gru = tf.keras.layers.GRU(hidden_units)(merged)

# 添加Dropout层
dropout = tf.keras.layers.Dropout(rate=dropout_rate)(gru)

# 添加输出层
outputs = tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')(dropout)

# 创建模型实例
model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)

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

# 打印模型概述
model.summary()

该模型使用了三个不同大小的卷积核进行卷积和池化操作，然后将三个卷积层的输出级联在一起，再将级联的输出传入GRU层进行处理。最后，添加Dropout层和输出层来完成模型的构建。在这里，我们使用了Keras深度学习库进行模型的开发和训练。