dynamic_rnn的参数time_major

最新推荐文章于 2022-10-09 20:24:06 发布
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分类专栏： 神经网络
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本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_36273293/article/details/78084668
本文详细解析了使用TensorFlow中的dynamic_rnn函数实现循环神经网络（RNN）的过程。特别是针对lstm_cell作为隐藏层单元，X_in作为输入数据的具体设置进行了说明。文中提到X_in的数据形状为(128batch, 28steps, 128hidden)，并解释了time_major参数的作用。

摘要生成于 C知道 ，由 DeepSeek-R1 满血版支持， 前往体验 >

outputs,states = tf.nn.dynamic_rnn(lstm_cell,X_in,initial_state=_init_state,time_major=False)

lstm_cell 是定义的隐藏层的cell, X_in是输入的训练数据（128batch,28steps,128hidden）其中time_major是说的时间点28steps是否位于X_in中第一个维度


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