代码之家 › 专栏 › 技术社区 › npit

tensorflow中批次中每个项目的LSTM初始状态

rnn lstm tensorflow machine-learning python-3.x

0

npit · 技术社区 · 8 年前

我正在使用 tf.nn.dynamic_rnn N M = N * n 输入。每个系列包括 n 输入项,我想用第I个初始状态向量评估第I组输入向量,如下所示:

inputs[0:n], initial_states[0]
inputs[n:2*n], initial_states[1]
...

tf。nn。动态rnn 直接使用上述张量,还是必须对每个初始状态向量及其相应的输入使用循环(导致 len(initial_states) tf。nn。动态rnn )?

1 回复 | 直到 8 年前

1

Allen Lavoie 8 年前

(从对该问题的评论中添加一些细节)

这种批处理得到了很好的支持,通常是获得良好性能所必需的。你的 initial_state time_major=False

当您有需要批处理在一起的可变长度输入时,这会变得更加棘手。类似于 SequenceQueueingStateSaver