双向LSTM做手写数字分类。

双向 LSTM（Bidirectional LSTM）是一种常用的循环神经网络（RNN）结构，它可以在处理序列数据时同时考虑当前时刻之前和之后的信息，从而提高模型的准确性。在手写数字分类问题中，双向 LSTM 可以对每个笔画进行建模，更好地捕捉数字的形态特征，从而提高分类准确率。

下面是使用 Keras 实现双向 LSTM 对手写数字进行分类的示例代码：

import numpy as np
from keras.datasets import mnist
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, LSTM, Bidirectional
from keras.utils import to_categorical

# 加载 MNIST 数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()

# 数据预处理
x_train = x_train.astype('float32') / 255.
x_test = x_test.astype('float32') / 255.
y_train = to_categorical(y_train, 10)
y_test = to_categorical(y_test, 10)

# 双向 LSTM 模型
model = Sequential()
model.add(Bidirectional(LSTM(128), input_shape=(28, 28)))
model.add(Dropout(0.5))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))

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

# 模型训练
model.fit(x_train, y_train, batch_size=128, epochs=10, validation_data=(x_test, y_test))

# 模型评估
score = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0)
print('Test loss:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1])

上述代码使用了 Keras 框架，首先加载 MNIST 数据集，然后进行数据预处理，将像素值归一化并将标签进行 one-hot 编码。接着使用双向 LSTM 模型进行训练，其中输入数据的形状为 (batch_size, timesteps, input_dim)，对于手写数字分类问题，timesteps 为 28，input_dim 为 28。最后对模型进行评估，输出测试集的损失和准确率。

需要注意的是，由于 LSTM 网络在处理序列数据时需要消耗大量的计算资源，因此在实际应用中，可能需要对数据进行降维或使用其他模型结构来提高计算效率。