基本RNN的Tensorflow實(shí)現(xiàn)是怎樣的

這篇文章給大家介紹基本RNN的Tensorflow實(shí)現(xiàn)是怎樣的，內(nèi)容非常詳細(xì)，感興趣的小伙伴們可以參考借鑒，希望對大家能有所幫助。

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今天我們一起看下在tensorflow中基本的RNN是怎么實(shí)現(xiàn)的。

首先，為了更好的理解RNN的運(yùn)行機(jī)制，我們不用tensorflow的相關(guān)RNN的操作，來實(shí)現(xiàn)一個(gè)簡單的RNN模型。這里我們創(chuàng)建一個(gè)初識(shí)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)
中所呈現(xiàn)的一個(gè)擁有5個(gè)循環(huán)神經(jīng)元的一層RNN網(wǎng)絡(luò)，其中激活函數(shù)用tanh,并且假設(shè)該RNN僅運(yùn)行兩個(gè)時(shí)刻，每個(gè)時(shí)刻的輸入向量的大小為3，通過兩個(gè)時(shí)刻來顯示。代碼如下：

n_inputs = 3
n_neurons = 5
X0 = tf.placeholder(tf.float32, [None, n_inputs])
X1 = tf.placeholder(tf.float32, [None, n_inputs])
Wx = tf.Variable(tf.random_normal(shape=[n_inputs, n_neurons],dtype=tf.float32))
Wy = tf.Variable(tf.random_normal(shape=[n_neurons,n_neurons],dtype=tf.float32))
b = tf.Variable(tf.zeros([1, n_neurons], dtype=tf.float32))
Y0 = tf.tanh(tf.matmul(X0, Wx) + b)
Y1 = tf.tanh(tf.matmul(Y0, Wy) + tf.matmul(X1, Wx) + b)
init = tf.global_variables_initializer()

這個(gè)網(wǎng)絡(luò)有點(diǎn)繞，咋一看像兩層向前傳輸?shù)木W(wǎng)絡(luò)，其實(shí)不然，首先，相同的權(quán)重和偏置項(xiàng)都被兩個(gè)層采用了。其次，在每一層都有輸入，并且每一層都有單獨(dú)的輸出。為了運(yùn)行這個(gè)模型，我們需要在兩個(gè)時(shí)刻都對模型進(jìn)行輸入數(shù)據(jù)，如下：

import numpy as np
# Mini-batch: instance 0,instance 1,instance 2,instance 3
X0_batch = np.array([[0, 1, 2], [3, 4, 5], [6, 7, 8], [9, 0, 1]]) # t = 0
X1_batch = np.array([[9, 8, 7], [0, 0, 0], [6, 5, 4], [3, 2, 1]]) # t = 1
with tf.Session() as sess:
    init.run()
    Y0_val, Y1_val = sess.run([Y0, Y1], feed_dict={X0: X0_batch, X1: X1_batch})

上面的mini-batch包含了兩個(gè)時(shí)刻的輸入，每個(gè)時(shí)刻有4個(gè)樣本，其中每個(gè)樣本包含3個(gè)特征。最后的Y0_val和Y1_val包括了兩個(gè)時(shí)刻的網(wǎng)絡(luò)所有神經(jīng)元在mini-batch上的輸出。 下面是輸出的結(jié)果：

>>> print(Y0_val) # output at t = 0
[[-0.2964572 0.82874775 -0.34216955 -0.75720584 0.19011548] # instance 0
[-0.12842922 0.99981797 0.84704727 -0.99570125 0.38665548] # instance 1
[ 0.04731077 0.99999976 0.99330056 -0.999933 0.55339795] # instance 2
[ 0.70323634 0.99309105 0.99909431 -0.85363263 0.7472108 ]] # instance 3
>>> print(Y1_val) # output at t = 1
[[ 0.51955646 1. 0.99999022 -0.99984968 -0.24616946] # instance 0
[-0.70553327 -0.11918639 0.48885304 0.08917919 -0.26579669] # instance 1
[-0.32477224 0.99996376 0.99933046 -0.99711186 0.10981458] # instance 2
[-0.43738723 0.91517633 0.97817528 -0.91763324 0.11047263]] # instance 3

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