如何使用应用于切片的一个 RNN 的输出作为下一个的输入？

Question

假设我有训练数据 X，Y，其中 X 的形状为 (n,m,p)

我想建立一个神经网络，它将 f 给定的 RNN（后跟密集层）应用于每个 i 切片 (i,a,b) 并输出具有形状 (p) 的 f(m,x) ') 然后连接所有输出切片（大概使用 tf.map_fn(f,X)）形成维度为 (n,p') 的向量，然后在 (n,p') 上运行下一个神经网络。

基本上类似于： X' =​​ tf.map_fn(f,X) Y=g(X')

我很难弄清楚如何准备训练数据，X、X'（以及后来的 Z）应该是什么形状。

如果我想将 X' 与另一个数据集（例如 Z）合并，该怎么办？ Y = g(X' concat Z)

Answer 1

我认为您不需要 map_fn，而是需要 tf.dynamic_rnn。它需要一个 RNN 单元（因此它知道什么是输出和什么状态）并返回连接的输出和连接的状态。