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2019-11-25

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的原因,因为它既方便又允许我们为隐藏单元和输出单元指定不同的激活函数。 实施您的第一轮远程网络 让我们实现到目前为止所学的内容。TensorFloW支持在tf.nn.rnn_cell模块中找到的RNN的各种变体。通过tf.nn.dynamic_rnn()操作,TensorFloW还为我们实现了RNN动态。 该函数还有一个版本,可将展开的操作添加到图形中,而不使用循环。但是,这会消耗更多的内存,并且没有真正的好处。因此,我们使用新的dynamic_rnn()操作。 作为参数,dynamic_rnn()采用循环网络定义和一批输入序列。现在,序列都具有相同的长度。该函数将RNN所需的计算创建到计算图,并在每个时间步长返回包含输出和隐藏状态的两个张量。 将tensorflow作为tf导入 #输入数据的尺寸为batch_size * SeqUenCe_length * frame_size。 #为了不将自己限制为固定的批次大小,我们使用None作为 #第一维。 sequence_length = ... frame_size = ... 数据= tf.placeholder

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