将lstm替换成gru

将LSTM替换为GRU可以在循环神经网络（RNN）中减少一些计算成本，同时保留对序列数据的建模能力。GRU（门控循环单元）是一种简化版的LSTM，它只有两个门（更新门和重置门），而LSTM有三个门（输入门、输出门和遗忘门）。

在TensorFlow中，将LSTM替换为GRU只需要更改代码中的单元类型即可。下面是一个使用GRU的简单示例：

import tensorflow as tf

model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=embedding_dim),
    tf.keras.layers.GRU(units=32),
    tf.keras.layers.Dense(units=output_dim, activation='softmax')
])

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

在上面的示例中，我们将LSTM替换为了GRU，只需要将`tf.keras.layers.LSTM`替换为`tf.keras.layers.GRU`即可。