如何使用tf.nn.dynamic_rnn展開時(shí)間維度-創(chuàng)新互聯(lián)

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對(duì)于單個(gè)的 RNNCell ， 使用色的 call 函數(shù)進(jìn)行運(yùn)算時(shí) ，只是在序列時(shí)間上前進(jìn)了一步 。

如使用 x1、 ho 得到此h2， 通過(guò) x2 、 h2 得到 h3 等 。

 tf.nn.dynamic_rnn的作用：

如果序列長(zhǎng)度為n，要調(diào)用n次call函數(shù)，比較麻煩。對(duì)此，TensorFlow提供了一個(gè)tf.nn.dynamic_mn函數(shù)，使用該函數(shù)相當(dāng)于調(diào)用了n次call函數(shù)。通過(guò){ho, x1 , x2，…， xn} 直接得到{h2 , h3，…， hn} 。

具體來(lái)說(shuō)，設(shè)輸入數(shù)據(jù)的格式為（batch_size, time_steps, input size），

其中batch_size表示batch的大小，即包含幾個(gè)序列。

time_steps表示序列長(zhǎng)度，

input_size表示輸入數(shù)據(jù)單個(gè)序列單個(gè)時(shí)間維度上固有的長(zhǎng)度。

此時(shí)，得到的outputs是time_steps步里所有的輸出。它的形狀為(batch_size, time_steps, cell.output size）。state 是最后一步的隱狀態(tài)，形狀為（batch_size, cell . state_size） 。

至此，在對(duì)每一步的輸出進(jìn)行變換，可以得到損失并進(jìn)行訓(xùn)練模型了。

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