在 Tensorflow 中处理来自 tf.nn.dynamic_rnn 的输出答案

【问题标题】：Handling outputs from tf.nn.dynamic_rnn in Tensorflow在 Tensorflow 中处理来自 tf.nn.dynamic_rnn 的输出
【发布时间】：2017-09-11 07:52:16
【问题描述】：

我将 3 层 LSTM 传递给 tf.nn.dynamic_rnn 函数。我想以特定方式处理来自dynamic_rnn 函数的输出：也就是说，我想让dynamic_rnn 输出流到一个全连接层。 dynamic_rnn 的输出是 rank-3 张量，形状为 [batch_size, sequence_length, hidden_dim]。

我曾经将output[:, -1]（其形状为[batch_size, hidden_dim]）传递给FC层，因为我曾经只想使用dynamic_rnn的最后一个输出。

不过，这次我想用整个序列的输出，也就是output[:]，这是一个3-d张量，但是到FC层的连接权重用2-d张量@来表示987654330@.

【问题讨论】：

标签： tensorflow lstm rnn

【解决方案1】：

查看tf.layers.dense 的代码，了解如何在层中处理任何等级张量（具有最内层深度维度）的示例。即：tf.matmul 知道如何通过适当的广播将矩阵乘法应用于3-tensor：

tf.matmul(A,W) 其中A 的形状为[b,t,d] 和W 的形状为[d,e] 沿内部维度取内积：输出的形状为[b,t,e]。添加偏置向量，形状为[e]，同样会正确广播。

【讨论】：