參考書
《TensorFlow：實戰Google深度學習框架》（第2版）
這本書我老老實實從頭到尾看了一遍（實際上是看到第9章，剛看完，后面的實在看不下去了，但還是會堅持看的），所有的代碼都是手敲了一遍。這本書對於想TensorFlow入門的小伙伴來說，可以看到第8章了解一下循環神經網絡的原理，第8章最后的例子舉的真的是很爛，用循環神經網絡去預測sin函數曲線，我是真的佩服這種例子都能想得出來。循環神經網絡，不應該找一個經典的，與時間有關的具有時間累積效應的例子之類的嗎，比如說鋼材隨時間的損壞程度之類的（我瞎編的）。后面的第9章寫的真的是，可能是我理解能力不夠，一個完整的例子就完完整整把代碼鋪上可以嗎？前面說過的代碼也鋪上可以嗎，不會重復的。書里總是出現各種各樣的函數，說前面介紹過了，這里與前面類似所以不寫了。一個完整的處理框架這么重要的函數說不寫就不寫了嗎？真的是對於我這種讀者造成了非常大的困擾。洋洋灑灑那么多代碼敲下來，最后因為被省略的代碼，導致這個程序無法運行。也不能與書中給出的結果相比對，真的是氣炸了。。。書里還有很多數據處理的部分，在前面處理了一部分數據，給出了處理數據的框架，到后面完整版代碼的時候，處理數據部分就省略了。所以讀者並不知道數據長啥樣，然后就給出結果了，為了證明這個程序是能跑的，結果一粘貼，太不負責任了吧。（特別是第9章自然語言處理部分，明明不知道數據是啥樣，還是硬着頭皮把所有的代碼敲了一遍，哎。。。）
下面是Page250關於Seq2Seq模型的代碼實現數據部分的代碼
# 假設輸入數據已經用了9.2.1小節中的方法轉換成了單詞編號的格式。
SRC_TRAIN_DATA = "/path/to/data/train.en" 源語言輸入文件。
TRG_TRAIN_DATA = "/path/to/data/train.zh" 目標語言輸入文件。
我只想說假如你妹啊，這里把數據長啥樣和數據處理部分加進來不行嗎，我也沒有train.en也沒有train.zh。這個翻譯模型我連樣本都沒有玩個錘子啊。。。
以上僅代表個人觀點，本人表達能力理解能力都有限，如果感覺我言辭激烈，那肯定是你理解的問題哈哈哈哈。。。