使用Keras等框架构建一个BiLSTM模型。该模型需要接收一个栅格地图作为输入，并输出路径。模型的输入层应该是一个二维矩阵，每个元素代表一个像素的值。模型的输出层应该是一个二维矩阵，每个元素代表路径的值。

首先，我们需要将栅格地图转换为二维矩阵，并将路径标记为1，非路径标记为0。然后，我们可以使用Keras框架来构建BiLSTM模型，代码如下：

from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, LSTM, Bidirectional

# define input shape
input_shape = (None, None)

# define model architecture
model = Sequential()
model.add(Bidirectional(LSTM(128, return_sequences=True), input_shape=input_shape))
model.add(Dense(1, activation='sigmoid'))

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

这个模型使用了一个双向LSTM层，每个LSTM层有128个隐藏单元，返回一个序列。然后，我们添加了一个Dense层，使用sigmoid激活函数作为输出层来分类路径和非路径。最后，我们使用二元交叉熵作为损失函数，Adam作为优化器，并评估模型的准确性。

接下来，我们需要将栅格地图输入到模型中进行训练和预测。对于训练数据，我们可以使用真实路径作为标签，对于测试数据，我们可以使用模型预测的路径作为输出。