bigru加注意力机制的预测代码python自己写模型

好的，以下是使用Python进行带有双向GRU和注意力机制的自定义模型预测的示例代码：
首先，导入必要的库：
import numpy as np
import pandas as pd
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.preprocessing.sequence import pad_sequences
from tensorflow.keras.layers import Input, Embedding, Bidirectional, GRU, Dense, Dropout, Layer, Concatenate, Dot, Softmax
from tensorflow.keras import Model
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然后，定义注意力机制的层：
class Attention(Layer):
def __init__(self, **kwargs):
super().__init__(**kwargs)

def build(self, input_shape):
self.W = self.add_weight(shape=(input_shape[-1], 1), initializer='random_normal', trainable=True)

def call(self, inputs):
e = tf.keras.backend.dot(inputs, self.W)
alpha = Softmax()(e)
output = inputs * alpha
return tf.keras.backend.sum(output, axis=1)
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其中，Attention层的作用是为每个时间步的输出计算一个权重，然后将权重与对应的输出相乘并相加，得到加权输出。这样可以使模型能够更加关注与预测有关的部分。
接下来，定义双向GRU和注意力机制模型：
def bigru_attention_model(vocab_size, max_length):
inputs = Input(shape=(max_length,))
embedding = Embedding(vocab_size, 100, input_length=max_length)(inputs)
gru_1 = Bidirectional(GRU(128, return_sequences=True))(embedding)
attention = Attention()(gru_1)
dropout_1 = Dropout(0.5)(attention)
dense_1 = Dense(64, activation='relu')(dropout_1)
dropout_2 = Dropout(0.5)(dense_1)
dense_2 = Dense(1, activation='sigmoid')(dropout_2)
model = Model(inputs=inputs, outputs=dense_2)
model.compile(loss='binary_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy'])
return model
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其中，vocab_size是词汇表大小，max_length是序列的最大长度。
然后，加载训练好的模型：
model = bigru_attention_model(vocab_size, max_length)
model.load_weights('bigru_attention_model.h5')
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其中，'bigru_attention_model.h5'是已经训练好的模型权重文件。
接下来，加载测试数据集并进行预测：
test_data = pd.read_csv('test_data.csv')
test_sequences = tokenizer.texts_to_sequences(test_data['text'])
test_padded = pad_sequences(test_sequences, maxlen=max_length, padding='post', truncating='post')
predictions = model.predict(test_padded)
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其中，test_data是测试数据集，tokenizer是用于将文本转换为序列的tokenizer对象，max_length是序列的最大长度。
最后，可以根据需要输出预测结果：
for i in range(len(predictions)):
if predictions[i] > 0.5:
print(test_data['text'][i], " is a positive review")
else:
print(test_data['text'][i], " is a negative review")
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这将输出模型对测试数据集的预测结果。