- 初始化网络
def get_init_cell(batch_size, rnn_size):
lstm = tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(rnn_size)
cell = tf.contrib.rnn.MultiRNNCell([lstm] * 5)
initial_state = cell.zero_state(batch_size, tf.float32)
initial_state = tf.identity(initial_state, name='initial_state')
return (cell, initial_state)
- 输入
def get_embed(input_data, vocab_size, embed_dim):
embedding = tf.Variable(tf.random_uniform((vocab_size, embed_dim), -1

这篇博客探讨了如何初始化并构建一个Seq2Seq网络,包括设置输入、理解单个RNN节点的工作原理,以及如何组建完整的RNN网络。在文章中,作者详细阐述了构建神经图的过程。
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