上一期文章帶大家認識了一個名為GRU的新朋友, GRU本身自帶處理時序數據的屬性,特別擅長對于時間序列的識別和檢測(例如音頻、傳感器信號等)。GRU其實是RNN模型的一個衍生形式，巧妙地設計了兩個門控單元：reset門和更新門。reset門負責針對歷史遺留的狀態(tài)進行重置，丟棄掉無用信息；更新門負責對歷史狀態(tài)進行更新，將新的輸入與歷史數據集進行整合。通過模型訓練，讓模型能夠自動調整這兩個門控單元的狀態(tài)，以期達到歷史數據與最新數據和諧共存的目的。

理論知識掌握了，下面就來看看如何訓練一個GRU模型吧。

訓練平臺選用Keras，請?zhí)崆白孕邪惭bKeras開發(fā)工具。直接上代碼，首先是數據導入部分，我們直接使用mnist手寫字體數據集：

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


# 準備數據集
(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)

模型構建與訓練：

# 構建GRU模型
model = Sequential()
model.add(GRU(128, input_shape=(28, 28), stateful=False, unroll=False))
model.add(Dense(10, activation='softmax'))


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


# 模型訓練
model.fit(x_train, y_train, batch_size=128, epochs=10, validation_data=(x_test, y_test))

這里，眼尖的伙伴應該是注意到了，GRU模型構建的時候，有兩個參數，分別是stateful以及unroll，這兩個參數是什么意思呢？

GRU層的stateful和unroll是兩個重要的參數，它們對GRU模型的行為和性能有著重要影響：

stateful參數：默認情況下，stateful參數為False。當stateful設置為True時，表示在處理連續(xù)的數據時，GRU層的狀態(tài)會被保留并傳遞到下一個時間步，而不是每個batch都重置狀態(tài)。這對于處理時間序列數據時非常有用，例如在處理長序列時，可以保持模型的狀態(tài)信息，而不是在每個batch之間重置。需要注意的是，在使用stateful時，您需要手動管理狀態(tài)的重置。

unroll參數：默認情況下，unroll參數為False。當unroll設置為True時，表示在計算時會展開RNN的循環(huán)，這樣可以提高計算性能，但會增加內存消耗。通常情況下，對于較短的序列，unroll設置為True可以提高計算速度，但對于較長的序列，可能會導致內存消耗過大。

通過合理設置stateful和unroll參數，可以根據具體的數據和模型需求來平衡模型的狀態(tài)管理和計算性能。而我們這里用到的mnist數據集實際上并不是時間序列數據，而只是將其當作一個時序數據集來用。因此，每個batch之間實際上是沒有顯示的前后關系的，不建議使用stateful。而是每一個batch之后都要將其狀態(tài)清零。即stateful=False。而unroll參數，大家就可以自行測試了。

模型評估與轉換：

# 模型評估
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")


# 加載模型并轉換
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)

便寫好程序后，運行等待訓練完畢，可以看到經過10個epoch之后，模型即達到了98.57%的測試精度：

來看看最終的模型樣子，參數stateful=False，unroll=True：

這里，我們就會發(fā)現，模型的輸入好像被拆分成了很多份，這是因為我們指定了輸入是28*28。第一個28表示有28個時間步，后面的28則表示每一個時間步的維度。這里的時間步，指代的就是歷史的數據。

現在，GRU模型訓練就全部介紹完畢了，對于機器學習和深度學習感興趣的伙伴們，不妨親自動手嘗試一下，搭建并訓練一個屬于自己的GRU模型吧！

希望每一位探索者都能在機器學習的道路上不斷前行，收獲滿滿的知識和成果！