在TensorFlow中，GRU（Gated Recurrent Unit）的参数设置包括num_units（GRU单元的数量）、activation（激活函数）、kernel_initializer（权重初始化方法）、bias_initializer（偏置初始化方法）等。
下面是一个示例代码，展示如何在TensorFlow中设置GRU的参数：
import tensorflow as tf
# 定义GRU层
gru_layer = tf.keras.layers.GRU(num_units=256, activation='tanh', kernel_initializer='glorot_uniform', bias_initializer='zeros')
# 输入数据形状为（batch_size, time_steps, input_dim）
inputs = tf.keras.Input(shape=(time_steps, input_dim))
# 将输入数据传递给GRU层
outputs = gru_layer(inputs)
# 创建模型
model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
在上面的示例中，我们定义了一个包含256个GRU单元的GRU层，激活函数为tanh，权重初始化方法为glorot_uniform，偏置初始化方法为zeros。您可以根据您的需求自定义这些参数，以实现不同的效果。
