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python - tensorflow 如何训练 RNN？

问题描述

我刚刚通读并在此处运行代码：https ://tomaxent.com/2017/04/26/LSTM-by-Example-using-Tensorflow-Text-Generate/

（这家伙抄袭了以下 medium.com 文章，但我无法从我的工作计算机访问 medium.com）；https://medium.com/towards-data-science/lstm-by-example-using-tensorflow-feb0c1968537

根据我之前的阅读，我的理解是，要训练 RNN，我们必须将它们“解包”到前馈网络 (FFN) 中执行一定数量的步骤（以及“x 在时间 t”的额外输入），并设置它以使 FFN 中与 RNN 中单个权重相对应的所有权重相等。

我正在查看代码，我没有看到任何“展开”步骤，甚至没有一个变量指示我们想要展开的步骤数。

还有另一种训练RNN的方法吗？我只是错过了代码中定义该变量的行吗？

标签： pythontensorflowlstmrnn

解决方案

如果我没记错的话，没有这样的“展开步骤”。我们通常“展开”一个 RNN 以了解它的正常工作（通过每个时间步骤）。现在，来到 TensorFlow 实现，我发现这个 repo：MuhammedBuyukkinaci/TensorFlow-Text-Generator非常有用，这可能会消除你的大部分疑虑。

其他有用的链接：

TensorFlow-RNN

Basic_Rnn_Cell

静态RNN单元

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