TensorFlow RNN

在低级 TensorFlow 库中创建 RNN 模型的基本工作流程与 MLP 几乎相同:

  • 首先创建形状的输入和输出占位符(无,#TimeSteps,#Features)或(批量大小,#TimeSteps,#Features)
  • 从输入占位符中,创建一个长度为#TimeSteps 的列表,其中包含形状的张量(无,#特征)或(批量大小,#特征)
  • tf.rnn.rnn_cell模块创建所需 RNN 类型的单元
  • 使用先前创建的单元和输入张量列表来创建静态或动态 RNN
  • 创建输出权重和偏差变量,并定义损失和优化器函数
  • 对于所需的周期数,使用损失和优化器函数训练模型

这个基本工作流程将在下一章的示例代码中演示。让我们看看可用于支持先前工作流程的各种类。

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