tensorflow 如何训练 RNN？

Question

我刚刚通读并在此处运行代码：https://tomaxent.com/2017/04/26/LSTM-by-Example-using-Tensorflow-Text-Generate/

（这家伙抄袭了下面的 medium.com 文章，但我无法从我的工作计算机访问 medium.com）； https://medium.com/towards-data-science/lstm-by-example-using-tensorflow-feb0c1968537

根据我之前的阅读，我的理解是，要训练 RNN，我们必须将它们“解包”到前馈网络 (FFN) 中执行一定数量的步骤（以及在时间 t 的“x”的额外输入")，并将其设置为使 FFN 中与 RNN 中单个权重对应的所有权重相等。

我正在查看代码，但没有看到任何“解包”步骤，甚至没有一个变量指示我们要解包的步骤数。

还有另一种训练 RNN 的方法吗？我只是错过了代码中定义该变量的行吗？

Answer 1

如果我没记错的话，没有这样的“展开步骤”。我们通常“展开”RNN 以了解其正常工作（通过每个时间步骤）。 现在，来到 Tensorflow 实现，我发现这个 repo:MuhammedBuyukkinaci/TensorFlow-Text-Generator 非常有用，这可能会消除你的大部分疑虑。

其他有用的链接：

Tensorflow-RNN

Basic_Rnn_Cell

Static_RNN Cell