LSTM对一批状态做什么?第一批的第二个元素是否从第一个元素的第一个元素继承状态?

你错过了一个实现技巧,在 backend code 输入张量 (batch, timesteps, ...) 被调到时间少校 (timesteps, batch, ...) 然后,RNN在时间段内成批循环,从TensorFlow后端提取:

# Transpose to time-major, i.e.
# from (batch, time, ...) to (time, batch, ...)
axes = [1, 0] + list(range(2, ndim))
inputs = tf.transpose(inputs, (axes))

所以一批中的每个序列都是从 initial_states 如果你没有 stateful=True 通过调用设置 .get_initial_state(inputs) 基地里 RNN class . 为了回答您的问题,由于换位,批处理中的每个序列都将独立处理。