def net(model, n_layers, hidden_units, output_units, net_type='GRU'): if net_type=='GRU': for i in range(n_layers): model.add(GRU(units=hidden_units, return_sequences=True, name=f'GRU_{i + 1}')) else: for i in range(n_layers): model.add(LSTM(units=hidden_units, return_sequences=True, name=f'LSTM_{i + 1}')) model.add(Dense(units=output_units, activation='sigmoid', name='OUT')) return model

这段代码定义了一个名为net的函数，用于构建一个具有多层GRU或LSTM的神经网络模型。

函数接受以下参数：
- model：Keras模型对象，用于构建神经网络模型。
- n_layers：整数，指定网络中GRU或LSTM层的数量。
- hidden_units：整数，指定每个GRU或LSTM层中的隐藏单元数量。
- output_units：整数，指定输出层中的单元数量。
- net_type：字符串，指定RNN类型，默认为'GRU'，可选值为'GRU'或'LSTM'。

如果net_type等于'GRU'，则会通过循环添加n_layers个GRU层到模型中，每个GRU层具有指定数量的隐藏单元，并且设置return_sequences=True以保持输出序列。

如果net_type等于'LSTM'，则会通过循环添加n_layers个LSTM层到模型中，每个LSTM层具有指定数量的隐藏单元，并且同样设置return_sequences=True。

之后，通过model.add方法添加一个具有output_units个单元的密集连接（Dense）输出层，并使用'sigmoid'作为激活函数。

最后，返回构建好的模型对象。

你可以使用这个net函数来创建一个包含多层GRU或LSTM的神经网络模型，并根据需要进行调整。