这篇博客探讨了在使用Keras进行深度学习时，如何从利用GPU优化的CuDNNGRU层过渡到CPU友好的GRU层。作者详细解释了在GPU上训练模型时使用CuDNNGRU的优势，以及在CPU测试阶段如何通过GRU层保持模型的兼容性和准确性，特别提到了reset_after参数的重要性。
在GPU上训练使用了
keras.layers.CuDNNGRU(dim)
在CPU上测试时，将keras.layers.CuDNNGRU（dim）进行了如下替换
keras.layers.GRU(dim,reset_after=True)
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