在实际应用中，我们有时候会遇到“RNN的tf.nn.dynamic_rnn定义和用法是什么”这样的问题，我们该怎样来处理呢？下文给大家介绍了解决方法，希望这篇“RNN的tf.nn.dynamic_rnn定义和用法是什么”文章能帮助大家解决问题。

学习前言

已经完成了RNN网络的构建，但是我们对于RNN网络还有许多疑问，特别是tf.nn.dynamic_rnn函数，其具体的应用方式我们并不熟悉，查询了一下资料，我心里的想法是这样的。

tf.nn.dynamic_rnn的定义

tf.nn.dynamic_rnn(
    cell,
    inputs,
    sequence_length=None,
    initial_state=None,
    dtype=None,
    parallel_iterations=None,
    swap_memory=False,
    time_major=False,
    scope=None
)

1. cell：上文所定义的lstm_cell。
2. inputs：RNN输入。如果time_major==false（默认），则必须是如下shape的tensor：[batch_size，max_time，…]或此类元素的嵌套元组。如果time_major==true，则必须是如下形状的tensor：[max_time，batch_size，…]或此类元素的嵌套元组。
3. sequence_length：Int32/Int64矢量大小。用于在超过批处理元素的序列长度时复制通过状态和零输出。因此，它更多的是为了性能而不是正确性。
4. initial_state：上文所定义的_init_state。
5. dtype：数据类型。
6. parallel_iterations：并行运行的迭代次数。那些不具有任何时间依赖性并且可以并行运行的操作将是。这个参数用时间来交换空间。值>>1使用更多的内存，但花费的时间更少，而较小的值使用更少的内存，但计算需要更长的时间。
7. time_major：输入和输出tensor的形状格式。如果为True，这些张量的形状必须是[max_time，batch_size，depth]。如果为False，这些张量的形状必须是[batch_size，max_time，depth]。使用time_major=true会更有效率，因为它可以避免在RNN计算的开始和结束时进行换位。但是，大多数TensorFlow数据都是批处理主数据，因此默认情况下，此函数为False。
8. scope：创建的子图的可变作用域；默认为“RNN”。

其返回值为outputs,states。

outputs：RNN的最后一层的输出，是一个tensor。如果为time_major== False，则它的shape为[batch_size,max_time,cell.output_size]。如果为time_major== True，则它的shape为[max_time,batch_size,cell.output_size]。

states：是每一层的最后一个step的输出，是一个tensor。state是最终的状态，也就是序列中最后一个cell输出的状态。一般情况下states的形状为 [batch_size, cell.output_size]，但当输入的cell为BasicLSTMCell时，states的形状为[2，batch_size, cell.output_size ]，其中2也对应着LSTM中的cell state和hidden state。

tf.nn.dynamic_rnn的使用举例

单层实验

我们首先使用单层的RNN进行实验。

使用的代码为：

import tensorflow as tf
import numpy as np
n_steps = 2         #两个step
n_inputs = 3        #每个input是三维
n_nerve = 4         #神经元个数
X = tf.placeholder(tf.float32, [None, n_steps, n_inputs])
basic_cell = tf.nn.rnn_cell.BasicRNNCell(num_units=n_nerve)
outputs, states = tf.nn.dynamic_rnn(basic_cell, X, dtype=tf.float32)
init = tf.global_variables_initializer()
X_batch = np.array([[[0, 1, 2], [1, 2, 3]],
                    [[3, 4, 5], [4, 5, 6]],
                    [[5, 6, 7], [6, 7, 8]],
                    [[7, 8, 9], [8, 9, 10]]])
with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    outputs_val, states_val = sess.run([outputs, states], feed_dict={X: X_batch})
    print("outputs:", outputs_val) 
    print("states:", states_val)

输出的log为：

outputs: [[[0.92146313 0.6069534  0.24989243 0.9305415 ]
		   [0.9234855  0.8470011  0.7865616  0.99935764]]
 	  	   [[0.9772771  0.9713368  0.99483156 0.9999987 ]
  	 	   [0.9753329  0.99538314 0.9988139  1.        ]]
		   [[0.9901842  0.99558043 0.9998626  1.        ]
  		   [0.989398   0.9992842  0.9999691  1.        ]]
 		   [[0.99577546 0.9993256  0.99999636 1.        ]
  		   [0.9954579  0.9998903  0.99999917 1.        ]]]
states: [[0.9234855  0.8470011  0.7865616  0.99935764]
 		 [0.9753329  0.99538314 0.9988139  1.        ]
		 [0.989398   0.9992842  0.9999691  1.        ]
 		 [0.9954579  0.9998903  0.99999917 1.        ]]

• Xin的shape是[batch_size = 4, max_time = 2, depth = 3]。
• outputs的shape是[batch_size = 4, max_time = 2, cell.output_size = 4]。
• states的shape是[batch_size = 4, cell.output_size = 4]

在time_major = False的时候：

• Xin、outputs、states的第一维，都是batch_size，即用于训练的batch的大小。
• Xin、outputs的第二维，都是max_time，在本文中对应着RNN的两个step。
• outputs、states的最后一维指的是每一个RNN的Cell的输出，本文的RNN的Cell的n_nerve为4，所以cell.output_size = 4。Xin的最后一维指的是每一个输入样本的维度。
• outputs对应的是RNN的最后一层的输出，states对应的是每一层的最后一个step的输出。在RNN的层数仅1层的时候，states的输出对应为outputs最后的step的输出。

多层实验

接下来我们使用两层的RNN进行实验。

使用的代码为：

import tensorflow as tf
import numpy as np
n_steps = 2         #两个step
n_inputs = 3        #每个input是三维
n_nerve = 4         #神经元个数
X = tf.placeholder(tf.float32, [None, n_steps, n_inputs])
#定义多层
layers = [tf.nn.rnn_cell.BasicRNNCell(num_units=n_nerve) for i in range(2)]
multi_layer_cell = tf.contrib.rnn.MultiRNNCell(layers)
outputs, states = tf.nn.dynamic_rnn(multi_layer_cell, X, dtype=tf.float32)
init = tf.global_variables_initializer()
X_batch = np.array([[[0, 1, 2], [1, 2, 3]],
                    [[3, 4, 5], [4, 5, 6]],
                    [[5, 6, 7], [6, 7, 8]],
                    [[7, 8, 9], [8, 9, 10]]])
with tf.Session() as sess:
    sess.run(init)
    outputs_val, states_val = sess.run([outputs, states], feed_dict={X: X_batch})
    print("outputs:", outputs_val) 
    print("states:", states_val)

输出的log为：

outputs: [[[-0.577939   -0.3657474  -0.21074213  0.8188577 ]
		   [-0.67090076 -0.47001836 -0.40080917  0.6026697 ]]
 		   [[-0.72777444 -0.36500326 -0.7526911   0.86113644]
  		   [-0.7928404  -0.6413429  -0.61007065  0.787065  ]]
 		   [[-0.7537433  -0.35850585 -0.83090436  0.8573037 ]
  		   [-0.82016116 -0.6559162  -0.7360482   0.7915131 ]]
 		   [[-0.7597004  -0.35760364 -0.8450942   0.8567379 ]
  		   [-0.8276395  -0.6573326  -0.7727142   0.7895221 ]]]
states: (array([[-0.71645427, -0.0585744 ,  0.95318353,  0.8424729 ],
       		   [-0.99845   , -0.5044571 ,  0.9955299 ,  0.9750488 ],
       		   [-0.99992913, -0.8408632 ,  0.99885863,  0.9932366 ],
       		   [-0.99999577, -0.9672    ,  0.9996866 ,  0.99814796]],
      		   dtype=float32), 
      	array([[-0.67090076, -0.47001836, -0.40080917,  0.6026697 ],
       		   [-0.7928404 , -0.6413429 , -0.61007065,  0.787065  ],
       		   [-0.82016116, -0.6559162 , -0.7360482 ,  0.7915131 ],
       		   [-0.8276395 , -0.6573326 , -0.7727142 ,  0.7895221 ]],
      		   dtype=float32))

可以看出来outputs对应的是RNN的最后一层的输出，states对应的是每一层的最后一个step的输出，在完成了两层的定义后，outputs的shape并没有变化，而states的内容多了一层，分别对应RNN的两层输出。

state中最后一层输出对应着outputs最后一步的输出。

关于“RNN的tf.nn.dynamic_rnn定义和用法是什么”就介绍到这了，如果大家觉得不错可以参考了解看看，如果想要了解更多，欢迎关注群英网络，小编每天都会为大家更新不同的知识。

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