在Keras中加入ConvGRU2D（类似ConvLSTM2D）并附带实例演示

简介：
本文介绍了如何在Keras框架下集成ConvGRU2D层，并通过具体示例展示其使用方法，为处理时空数据提供了一种新的思路。 Keras 是一个用 Python 编写的高级神经网络 API ，能够在不同的平台上运行 。它的设计重点在于快速实验性开发。能够迅速将想法转化为实践是进行有效研究的关键。如果您需要使用深度学习库，推荐您尝试 Keras ：它使原型制作变得轻松快捷（通过友好的用户界面、模块化和可扩展性）。Keras 支持卷积网络及循环网络，并能处理这两种类型的组合应用。此外，它可以在 CPU 和 GPU 上无缝运行。 Keras 兼容的 Python 版本包括：2.7 至 3.6 。Keras 的设计原则是用户友好和模块化： 1. 用户友好性意味着 Keras 是为人类而非机器而开发的 API ，将用户体验置于首位。它遵循降低认知负担的最佳实践，提供一致且简单的接口，并通过减少常见用例所需的步骤数量以及对用户错误给予清晰、可操作性的反馈来优化使用体验。 2. 模块化设计则确保模型被视为独立模块序列或图中的完全配置项，这些组件可以在几乎没有任何限制的情况下进行重组和调整。