深入GRU：解锁模型测试新维度

之前带大家一起使用Keras训练了一个GRU模型，并使用mnist的手写字体数据集进行了验证。本期小编将继续带来一篇扩展，即GRU模型的测试方法。尽管我们将其当作和CNN类似的方式，一次性传给他固定长度的数据，但在具体实现上来说，还是另有门道的。让我们慢慢讲来。

首先回顾前面我们最终训练并导出的测试模型：

注意红色标注的位置，这就是一个典型的GRU节点：

模型的输入是28*28，代表的含义是：时间步*特征维度，简单来说，就是一次性送入模型多久的数据，即时间步实际上是一个时间单位。例如，我们想测试1s的数据进行检测。那么可以将其提取出来10*28的特征向量，那么每一个特征代表的就是1s/10即100ms的音频特征。了解了时间步，再回到模型本身，这里就是其中一种模型推理形式。即一次性将所有的数据都送进去，即1s对应的特征数据。然后计算得出一个结果。好处是：所见所得，和CNN类似，缺点是：必须等待1s数据，且循环time_step次。

那有没有替代方案呢？当然，那就是小编要提到的另一种，我们在导出模型时候将time_step设置为1，并且设置stateful=True，同时将time_step=N的模型权重设置到新模型上。这里的stateful=True要注意，因为我们将之前连续的time_step拆成了独立的，因此需要让模型记住前一次的中间状态。

可能这里大家有些疑问，为什么两个模型time_step不同，权重竟然通用。这就要说GRU模型的特殊性了，我们刚才看到的被展开的小GRU节点，其实是权重共享的。也就是说，不管展开多少次，他们的权重不会变（这个读者可以打开模型自行查看验证）。因此，就可以用如下代码生成新模型，并设置权重：

# 构建新模型 new_model = Sequential() new_model.add(GRU(128, batch_input_shape=(1, 1, 28), unroll=True, stateful=True)) new_model.add(Dense(10, activation='softmax')) new_model.set_weights(model.get_weights())

让我们看看模型的样子：

是不是看起来非常清爽，请注意右下角那个AssignVariable，这个就是为了保存当前状态，在下一次推理可以直接使用上一次的状态。需要注意的是，由于模型输入变成了一个time step，即1*28，在送入模型前，要注意一下。后续处理部分，依旧是FullyConnected+Softmax的形式，其他没有改变，照常即可。

至此，所有关于GRU模型的介绍以及使用就全部讲完了。MCU端的部署要靠大家自行体验了，因为模型本身实际上可以使用和CNN一样的推理方案，只是内部结构不同而已，希望对大家有所帮助！

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