转自:http: blog.csdn.net wuzqchom article details 使用tensorflow.nn.bidirectional dynamic rnn 这个函数，就可以很方便的实现双向LSTM，很简洁。首先来看一下，函数： 而cell fw和cell bw的定义是完全一样的。如果这两个cell选LSTM cell整个结构就是双向LSTM了。 但是看来看去，输入两个cel ...
2018-07-27 15:31 0 2045 推荐指数：
一、tf.nn.dynamic_rnn ：函数使用和输出 官网：https://www.tensorflow.org/api_docs/python/tf/nn/dynamic_rnn 使用说明： Args: cell: An instance of RNNCell. ...
**详细解决方法见链接：https://stackoverflow.com/questions/39808336/tensorflow-bidirectional-dynamic-rnn-none-values-error ** 主要原因 ...
tf.nn.dynamic_rnn的作用： 对于单个 RNNCell ，使用call 函数进行运算时，只在序列时间上前进了一步 ，如使用 x1、 ho 得到此h1，通过 x2 、h1 得到 h2 等 。 如果序列长度为n，要调用n次call函数，比较麻烦。对此提供了一个 ...
python3.6,tensorflow1.11 测试代码: tensorflow在eager模式下进行测试，方便调试，查看中间结果 tf.nn.dynamic_rnn在tensorflow/python/ops/rnn.py中定义，进入其中调试 最后调用 ...
tf.contrib.rnn.static_rnn与tf.nn.dynamic_rnn区别 https://blog.csdn.net/u014365862/article/details/78238807 MachineLP的Github（欢迎follow）：https ...
tf.nn.embedding_lookup函数的用法主要是选取一个张量里面索引对应的元素。tf.nn.embedding_lookup（tensor, id）:tensor就是输入张量，id就是张量对应的索引，其他的参数不介绍。 例如： import tensorflow as tf ...
tf.nn.dropout函数 定义在：tensorflow/python/ops/nn_ops.py. 请参阅指南：层(contrib)>用于构建神经网络层的高级操作,神经网络>激活函数 该函数用于计算dropout. 使用概率keep_prob,输出 ...
