我正在尝试基于RNN的神经网络的tensorflow Estimator-API（https://www.tensorflow.org/guide/estimators） . 简单的RNN看起来像这样：
lstm_cell = tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(100)
hidden_state, final_states = tf.nn.dynamic_rnn(lstm_cell, inputs, dtype=tf.float32)
对于训练，它将获得一个大小 (batch_size, num_time_steps, ...) 的张量 . 据我所知，对于每个批次，隐藏状态将再次初始化 . 对于预测模式，我想向估算器提供一系列步骤 . 此外，不应为每个步骤重置隐藏状态，而是保留上一步骤 . 我怎么能做到这一点？似乎estimator-API在这里限制了我......