全面探索 TensorFlow 中的 tf.keras.layers.RNN 类及其在循环神经网络中的应用

tf.keras.layers.RNN 类在 TensorFlow 中是实现循环神经网络（RNN）的一种灵活且强大的方式。这个类允许在神经网络模型中构建和操作 RNN 层，提供多种选项以满足特定需求。以下是对 tf.keras.layers.RNN 类的主要特性、功能和用法的详细说明：

概览

• 基类 ：继承自 TensorFlow 的 Layer 和 Module 类，是 TensorFlow 高级 Keras API 的一部分。
• 功能 ：主要用于处理数据序列（如时间序列、文本等），捕捉数据中的时间依赖性。

构造函数参数

1. cell ：RNN 层的核心。可以是 RNN 单元的实例或 RNN 单元实例的列表。每个单元必须具有：

   • call(input_at_t, states_at_t) 方法，返回(output_at_t, states_at_t_plus_1)。单元格的调用方法也可以使用可选参数常量，请参阅下文 "关于传递外部常量的注意事项 "部分。
   • state_size 属性可以是 TensorShape 或 TensorShape 的元组/列表，以表示高维度状态。
   • output_size 属性。它可以是一个整数，也可以是一个 TensorShape，用来表示输出的形状。出于向后兼容的原因，如果单元格中没有该属性，则将根据 state_size 的第一个元素推断出其值。
   • get_initial_state(inputs=None, batch_size=None, dtype=None) 方法用于创建一个张量，如果用户没有通过