我对TensorFlow非常不熟悉，但我正在努力让项目有效 .
我使用以下代码训练了LSTM：https://github.com/sherjilozair/char-rnn-tensorflow
这很棒，使用sample.py我得到了很棒的输出数据 . 但是，我对生成输出数据不是很感兴趣 . 我想要做的是从LSTM的最后一步提取隐藏的层矢量 .
基本上，我想返回一个隐藏值的数组，这些隐藏值通常会传递到LSTM中的下一个时间步骤（此特定模型的128维向量，在train.py中指定）紧接在以下段之后运行model.py：
def sample(self, sess, chars, vocab, num=200, prime='The ', sampling_type=1):
state = self.cell.zero_state(1, tf.float32).eval()
for char in prime[:-1]:
x = np.zeros((1, 1))
x[0, 0] = vocab[char]
feed = {self.input_data: x, self.initial_state:state}
[state] = sess.run([self.final_state], feed)
我不知道如何在Tensorflow中做到这一点，任何帮助都会很棒，谢谢 .
1 回答
也许你还没有看到这个，https://www.tensorflow.org/versions/r0.9/how_tos/variables/index.html