Tensorflow代码学习-7-1递归神经网络RNN/循环神经网络

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分类专栏： Tensorflow 文章标签： tensorflow 神经网络深度学习机器学习人工智能

于 2021-09-28 10:01:39 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/zmzhangcsdn/article/details/120511586

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本文主要探讨Tensorflow中的递归神经网络RNN，介绍其原理和应用。通过课程学习，理解RNN在网络结构和深度学习中的角色，并提供相关资源链接，包括GITHUB、优快云和知乎上的资料。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

递归神经网络RNN

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import tensorflow as tf
#from tensorflow.contrib import rnn
from tensorflow.examples.tutorials.mnist import input_data   #手写数字相关的数据包

# 载入数据集
mnist = input_data.read_data_sets("MNIST_data",one_hot=True)    #载入数据，{数据集包路径，把标签转化为只有0和1的形式}

#输入图片是28*28
n_inputs = 28  #输入一行，一行有28个数据（有28个神经元）
max_time = 28  #一共28行（输入28次）
lstm_size = 100  #隐藏单元（block）
n_classes = 10  #10个分类（0-9）
batch_size = 50    #一次放50个样本进去
n_batch = mnist.train.num_examples // batch_size   #计算一共有多少个批次；训练集数量（整除）一个批次大小

#定义两个placeholder
x = tf.placeholder(tf.float32,[None,784