在TensorFlow中，GRU（Gated Recurrent Unit）的參數設置包括num_units（GRU單元的數量）、activation（激活函數）、kernel_initializer（權重初始化方法）、bias_initializer（偏置初始化方法）等。
下面是一個示例代碼，展示如何在TensorFlow中設置GRU的參數：
import tensorflow as tf
# 定義GRU層
gru_layer = tf.keras.layers.GRU(num_units=256, activation='tanh', kernel_initializer='glorot_uniform', bias_initializer='zeros')
# 輸入數據形狀為（batch_size, time_steps, input_dim）
inputs = tf.keras.Input(shape=(time_steps, input_dim))
# 將輸入數據傳遞給GRU層
outputs = gru_layer(inputs)
# 創建模型
model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
在上面的示例中，我們定義了一個包含256個GRU單元的GRU層，激活函數為tanh，權重初始化方法為glorot_uniform，偏置初始化方法為zeros。您可以根據您的需求自定義這些參數，以實現不同的效果。
