七月听雪的博客

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tf.sequence_mask( lengths, # true的个数 （句子的真实长度） maxlen=None, # 向量的总长度 （句子的最大长度） dtype=tf.bool, name=None)tf.sequence_mask([1, 3, 2], 5) # 向量的长度是5# [[True, False, False, False, False], 从头开始有1个true# [True, True, True, False, .

主要有创建运算图和处理输入数据两个方面不同。创建运算图：静态 rnn 的意思就是在图中创建一个固定长度（n_steps）的网络动态的tf.nn.dynamic_rnn被执行时，它使用循环来动态构建图形处理输入数据：dynamic_rnn实现的功能就是可以让不同迭代传入的batch可以是长度不同数据，但同一次迭代一个batch内部的所有数据长度仍然是固定的。而且dynamic会根据 sequence_length 中止计算。static_rnn不能这样，它要求每一时刻传入的batch数

https://www.cnblogs.com/hellcat/p/6925757.html#_label0_0https://blog.youkuaiyun.com/sinat_36618660/article/details/98665482https://blog.youkuaiyun.com/thriving_fcl/article/details/71423039

https://www.cnblogs.com/lainey/p/7927973.html#global_step

tensorflow.contrib.learn.preprocessing.VocabularyProcessortflearn.org/data_utils/https://blog.youkuaiyun.com/The_lastest/article/details/81771723https://zhuanlan.zhihu.com/p/43385871

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https://blog.youkuaiyun.com/notHeadache/article/details/81164264 https://blog.youkuaiyun.com/sinat_34373382/article/details/88719465num_units：它就是LSTM里的隐层向量的维度。也就是pytorch里的hidden_dim。它和什么单元个数没有任何关系。。。。...

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