tf.nn.rnn_cell.GRUCell函数的使用

最新推荐文章于 2024-11-09 00:18:25 发布

UESTC_C2_403

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分类专栏： tensorflow用法

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本文介绍了TensorFlow中GRUCell的基本用法，通过实例演示了如何设置隐层神经元数量及激活函数，并展示了如何使用dynamic_rnn进行前向传播。

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tf.nn.rnn_cell.GRUCell(num_units, input_size=None, activation=<function tanh>).num_units就是隐层神经元的个数，默认的activation就是tanh，你也可以自己定义，但是一般都不会去修改。这个函数的主要的参数就是num_units。

例如：

import tensorflow as tf;
import numpy as np;

X = tf.random_normal(shape=[3,5,6], dtype=tf.float32)
X = tf.reshape(X, [-1, 5, 6])
cell = tf.nn.rnn_cell.GRUCell(10)
init_state = cell.zero_state(3, dtype=tf.float32)
output, state = tf.nn.dynamic_rnn(cell, X, initial_state=init_state, time_major=False)
with tf.Session() as sess:
	sess.run(tf.initialize_all_variables())
	print sess.run(output)
	print sess.run(state)