上一期文章带大家认识了一个名为GRU的新朋友, GRU本身自带处理时序数据的属性,特别擅长对于时间序列的识别和检测(例如音频、传感器信号等)。GRU其实是RNN模型的一个衍生形式，巧妙地设计了两个门控单元：reset门和更新门。reset门负责针对历史遗留的状态进行重置，丢弃掉无用信息；更新门负责对历史状态进行更新，将新的输入与历史数据集进行整合。通过模型训练，让模型能够自动调整这两个门控单元的状态，以期达到历史数据与最新数据和谐共存的目的。
理论知识掌握了，下面就来看看如何训练一个GRU模型吧。
训练平台选用Keras，请提前自行安装Keras开发工具。直接上代码，首先是数据导入部分，我们直接使用mnist手写字体数据集：
import numpy as np
import tensorflow as tf
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import GRU, Dense
from tensorflow.keras.datasets import mnist
from tensorflow.keras.utils import to_categorical
from tensorflow.keras.models import load_model
# 准备数据集
(x_train, y_train), (x_test, y_test) = mnist.load_data()
x_train = x_train.astype('float32') / 255.0
x_test = x_test.astype('float32') / 255.0
y_train = to_categorical(y_train, 10)
y_test = to_categorical(y_test, 10)
模型构建与训练：
# 构建GRU模型 model = Sequential() model.add(GRU(128, input_shape=(28, 28), stateful=False, unroll=False)) model.add(Dense(10, activation='softmax')) # 编译模型 model.compile(loss='categorical_crossentropy', optimizer='adam', metrics=['accuracy']) # 模型训练 model.fit(x_train, y_train, batch_size=128, epochs=10, validation_data=(x_test, y_test))
这里，眼尖的伙伴应该是注意到了，GRU模型构建的时候，有两个参数，分别是stateful以及unroll，这两个参数是什么意思呢？
GRU层的stateful和unroll是两个重要的参数，它们对GRU模型的行为和性能有着重要影响：
stateful参数：默认情况下，stateful参数为False。当stateful设置为True时，表示在处理连续的数据时，GRU层的状态会被保留并传递到下一个时间步，而不是每个batch都重置状态。这对于处理时间序列数据时非常有用，例如在处理长序列时，可以保持模型的状态信息，而不是在每个batch之间重置。需要注意的是，在使用stateful时，您需要手动管理状态的重置。
unroll参数：默认情况下，unroll参数为False。当unroll设置为True时，表示在计算时会展开RNN的循环，这样可以提高计算性能，但会增加内存消耗。通常情况下，对于较短的序列，unroll设置为True可以提高计算速度，但对于较长的序列，可能会导致内存消耗过大。
通过合理设置stateful和unroll参数，可以根据具体的数据和模型需求来平衡模型的状态管理和计算性能。而我们这里用到的mnist数据集实际上并不是时间序列数据，而只是将其当作一个时序数据集来用。因此，每个batch之间实际上是没有显示的前后关系的，不建议使用stateful。而是每一个batch之后都要将其状态清零。即stateful=False。而unroll参数，大家就可以自行测试了。
模型评估与转换：
# 模型评估
score = model.evaluate(x_test, y_test, verbose=0)
print('Test loss:', score[0])
print('Test accuracy:', score[1])
# 保存模型
model.save("mnist_gru_model.h5")
# 加载模型并转换
converter = tf.lite.TFLiteConverter.from_keras_model(load_model("mnist_gru_model.h5"))
tflite_model = converter.convert()
# 保存tflite格式模型
with open('mnist_gru_model.tflite', 'wb') as f:
f.write(tflite_model)
便写好程序后，运行等待训练完毕，可以看到经过10个epoch之后，模型即达到了98.57%的测试精度：
来看看最终的模型样子，参数stateful=False，unroll=True：
这里，我们就会发现，模型的输入好像被拆分成了很多份，这是因为我们指定了输入是28*28。第一个28表示有28个时间步，后面的28则表示每一个时间步的维度。这里的时间步，指代的就是历史的数据。
现在，GRU模型训练就全部介绍完毕了，对于机器学习和深度学习感兴趣的伙伴们，不妨亲自动手尝试一下，搭建并训练一个属于自己的GRU模型吧！
希望每一位探索者都能在机器学习的道路上不断前行，收获满满的知识和成果！
