Tensorflow进给初始RNN状态-Java 学习之路

我遇到了以下示例，我不知道可以按如下方式提供RNN状态 .

self.cell = cell = rnn_cell.MultiRNNCell([cell] * args.num_layers, state_is_tuple=True)
self.input_data = tf.placeholder(tf.int32, [args.batch_size, args.seq_length])
self.targets = tf.placeholder(tf.int32, [args.batch_size, args.seq_length])
self.initial_state = cell.zero_state(args.batch_size, tf.float32)

在这段代码中，初始状态被声明为归零状态 . 据我所知，这不是占位符 . 它只是零张量的一个元素 .

然后在使用RNN模型生成初始状态的函数中，在session.run中输入 .

def sample(self, sess, chars, vocab, num=200, prime='The ', sampling_type=1):
    state = sess.run(self.cell.zero_state(1, tf.float32))
    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)

由于self.initial_state不是占位符，如何才能获得win session.run？

这是我正在查看的代码的link .

2 回答

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请注意，您可以输入任何变量，而不仅仅是占位符 . 因此，在这种情况下，您可以手动输入元组的每个组件：
```
feed = {
    self.input_data: x, 
    self.initial_state[0]: state[0], 
    self.initial_state[1]: state[1]
}
```
回复于 2024-05-03T08:53:29+08:00
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在阅读类似的RNN代码时，我遇到了与您相同的问题 .

根据我的理解， rnn_cell.zero_state 实际上会返回一个可以输入的张量元组 . 您的占位符也是张量 .

所以，如果你这样做：
```
print(init_state[0])

# You will get something like 
<tf.Tensor 'LSTM_cell/initial_state/BasicLSTMCellZeroState/zeros:0' shape=(50, 10) dtype=float32>
```
并且饲料字典允许您只要是张量或张量阵列就可以进食 .
回复于 2024-05-03T08:53:29+08:00

Tensorflow进给初始RNN状态

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