#自动写剧本#深度网络结构

wang2008start

于 2017-07-31 15:54:16 发布

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分类专栏： tensorflow 自然语言处理深度学习文章标签： seq2seq

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/wang2008start/article/details/76446007

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。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

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

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