理解tf.nn.rnn_cell

一、学习单步的RNN：RNNCell

如果要学习TensorFlow中的RNN，第一站应该就是去了解“RNNCell”，它是TensorFlow中实现RNN的基本单元，每个RNNCell都有一个call方法，使用方式是：(output, next_state) = call(input, state)。

借助图片来说可能更容易理解。假设我们有一个初始状态h0，还有输入x1，调用call(x1, h0)后就可以得到(output1, h1)：

 

再调用一次call(x2, h1)就可以得到(output2, h2)：

 

也就是说，每调用一次RNNCell的call方法，就相当于在时间上“推进了一步”，这就是RNNCell的基本功能。

在代码实现上，RNNCell只是一个抽象类，我们用的时候都是用的它的两个子类BasicRNNCell和BasicLSTMCell。顾名思义，前者是RNN的基础类，后者是LSTM的基础类。这里推荐大家阅读其源码实现（地址：http://t.cn/RNJrfMl），一开始并不需要全部看一遍，只需要看下RNNCell、BasicRNNCell、BasicLSTMCell这三个类的注释部分，应该就可以理解它们的功能了。

除了call方法外，对于RNNCell，还有两个类属性比较重要：

• state_size

• output_size

前者是隐层的大小，后者是输出的大小。比如我们通常是将一个batch送入模型计算，设输入数据的形状为(batch_size, input_size)，那么计算时得到的隐层状态