tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell

最新推荐文章于 2023-04-10 09:54:12 发布

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CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：人工智能

原文链接：http://www.cnblogs.com/yaos/p/9966081.html

本文详细介绍如何使用TensorFlow构建一个多层循环神经网络（RNN）模型，包括定义单元数量、堆叠GRU单元、使用动态RNN进行训练，并将输出重塑为全连接层输入的全过程。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

num_units = [200, 100]
cells = [tf.nn.rnn_cell.GRUCell(num_units=n) for n in num_units]
stacked_rnn_cell = tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell(cells)
rnn_outputs, states = tf.nn.dynamic_rnn(stacked_rnn_cell, X, dtype=tf.float32)

最后一个cell的num_units必须和下面的n_neurons相同

stacked_rnn_outputs = tf.reshape(rnn_outputs, [-1, n_neurons])
stacked_outputs = tf.layers.dense(stacked_rnn_outputs, n_outputs)
outputs = tf.reshape(stacked_outputs, [-1, n_steps, n_outputs])

转载于:https://www.cnblogs.com/yaos/p/9966081.html