循环神经网络用于图像预测的代码

循环神经网络（RNN）主要用于序列数据的预测，如自然语言处理、语音识别等领域。但是也有一些研究将RNN应用于图像预测任务。

以下是一个简单的基于RNN的图像预测代码示例：

import tensorflow as tf
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

# Load and preprocess data
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = tf.keras.datasets.mnist.load_data()
x_train = x_train.astype(np.float32) / 255.
x_test = x_test.astype(np.float32) / 255.
y_train = y_train.astype(np.int32)
y_test = y_test.astype(np.int32)

# Define model architecture
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.TimeDistributed(tf.keras.layers.Conv2D(32, kernel_size=(3, 3), activation='relu'), input_shape=(None, 28, 28, 1)),
    tf.keras.layers.TimeDistributed(tf.keras.layers.MaxPooling2D(pool_size=(2, 2))),
    tf.keras.layers.TimeDistributed(tf.keras.layers.Flatten()),
    tf.keras.layers.GRU(128, return_sequences=True),
    tf.keras.layers.Dense(10, activation='softmax')
])

# Compile model
model.compile(optimizer='adam',
              loss='sparse_categorical_crossentropy',
              metrics=['accuracy'])

# Train model
history = model.fit(x_train[..., np.newaxis], y_train, epochs=10, batch_size=32, validation_data=(x_test[..., np.newaxis], y_test))

# Predict on new data
predictions = model.predict(x_test[..., np.newaxis])

这个模型使用了`TimeDistributed`层，将卷积层、池化层和展平层应用到每个时间步上。然后使用GRU层处理时间序列，并在最后添加一个全连接层用于预测类别。最后使用`fit`方法训练模型，并使用`predict`方法对新数据进行预测。