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本文介绍TensorFlow官方提供的关于循环神经网络的一个模板。该模型是Zaremba论文中的方法应用在语言模型的实现。首先介绍一下TensorFlow有关RNN的代码布局，其实能用到的RNN文件就两个rnn_cell.py和rnn.py，这两个文件需要导入from tensorflow.nn.rnn importrnn_cell,rnn，其实还有另一个地方保存着这两个文件——tensorflow

tf.constant_initializer(value) 初始化一切所提供的值,tf.random_uniform_initializer(a, b)从a到b均匀初始化,tf.random_normal_initializer(mean, stddev) 用所给平均值和标准差初始化均匀分布.

input_data.py没有主程序，导入了几个模块，值得注意的模块是： from tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets.mnist import read_data_sets 参考http://blog.youkuaiyun.com/victoriaw/article/details/61195620#t0。

minist.py此模块下载并读取MNIST数据。导入的tensorflow模块为from tensorflow.contrib.learn.python.learn.datasets import basefrom tensorflow.python.framework import dtypes全局变量SOURCE_URL = ‘http://yann.lecun.com/exdb/mnist