通过TensorFlow框架搭建GRU模型实现对IMDB数据集的分析。（代码截图）

很抱歉，我作为AI语言模型无法展示图片，但是可以提供相应的代码：

import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.datasets import imdb
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences

# 只保留前10000个最常见的单词
vocab_size = 10000
# 序列最大长度
max_len = 500
# 加载数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = imdb.load_data(num_words=vocab_size)
# 对序列进行填充，使其长度一致
x_train = pad_sequences(x_train, maxlen=max_len)
x_test = pad_sequences(x_test, maxlen=max_len)

# 构建GRU模型
model = tf.keras.Sequential([
    tf.keras.layers.Embedding(vocab_size, 32),
    tf.keras.layers.GRU(32),
    tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
])
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy'])
# 训练模型
model.fit(x_train, y_train, epochs=10, batch_size=128, validation_data=(x_test, y_test))

这段代码中，我们首先通过`imdb.load_data()`函数加载IMDB数据集，并指定了只保留前10000个最常见的单词。接着，我们对序列进行了填充，使得所有序列长度一致。然后，我们构建了一个包含一个嵌入层、一个GRU层和一个全连接层的序列模型，并使用`binary_crossentropy`作为损失函数进行编译。最后，我们使用训练集进行训练，并在测试集上进行验证。