用python搭建CNN- GRU实现多变量特征提取

好的，下面是用Python搭建CNN-GRU实现多变量特征提取的步骤：

1. 导入所需的库：

import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers import Dense, Dropout, Activation, Flatten, Reshape
from keras.layers import Conv1D, MaxPooling1D
from keras.layers import GRU

2. 定义模型：

model = Sequential()

# 添加卷积层和池化层
model.add(Conv1D(filters=32, kernel_size=3, padding='same', input_shape=(timesteps, input_dim)))
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))

# 添加卷积层和池化层
model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, padding='same'))
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))

# 添加卷积层和池化层
model.add(Conv1D(filters=128, kernel_size=3, padding='same'))
model.add(Activation('relu'))
model.add(MaxPooling1D(pool_size=2))

# 添加GRU层
model.add(GRU(units=128, return_sequences=True))
model.add(Dropout(0.2))

# 添加GRU层
model.add(GRU(units=64, return_sequences=False))
model.add(Dropout(0.2))

# 添加全连接层
model.add(Dense(units=output_dim))
model.add(Activation('softmax'))

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

3. 训练模型：

model.fit(X_train, Y_train, batch_size=batch_size, epochs=epochs, validation_data=(X_test, Y_test))

其中，X_train是训练数据，Y_train是训练标签，batch_size是批量大小，epochs是训练次数，X_test是测试数据，Y_test是测试标签。

4. 预测：

Y_pred = model.predict(X_test)

其中，Y_pred是预测结果。

希望这个回答对你有所帮助！