tf.nn.rnn_cell.BasicRNNCell函数的用法

最新推荐文章于 2022-03-26 21:53:48 发布

UESTC_C2_403

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分类专栏： tensorflow用法

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/UESTC_C2_403/article/details/73358238

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本文介绍了TensorFlow的tf.nn.rnn_cell.BasicRNNCell函数，该函数用于创建一个基本的RNN单元，参数n_hidden表示隐藏层神经元的数量。通过示例展示了其在处理多维输入时的应用。

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tf.nn.rnn_cell.BasicRNNCell（n_hidden）这个参数就是隐藏神经元的个数。

例如：

import tensorflow as tf

batch_size = 4 
input = tf.random_normal(shape=[3, batch_size, 6], dtype=tf.float32)
cell = tf.nn.rnn_cell.BasicRNNCell(10)
init_state = cell.zero_state(batch_size, dtype=tf.float32)
output, final_state = tf.nn.dynamic_rnn(cell, input, initial_state=init_state, time_major=True)
with tf.Session() as sess:
    sess.run(tf.global_variables_initializer())
    print(sess.run(output).shape)
    print(sess.run(final_state))

输出：

[[[-0.36194739 -0.5664643 0.71341908 -0.56548703 -0.6058557 0.15607478
-0.10932037 -0.76532066 -0.15569483 0.5749777 ]
[-0.47865775 -0.85153252 0.11955925 -0.47678211 -0.26779744 -0.16315795
-0.85670316 -0.29747197 -0.74362296 -0.11782304]
[-0.35551894 -0.22971147 0.87532502 -0.07564095 -0.3109358