详解TensorFlow的 tf.nn.rnn_cell.BasicRNNCell 函数：基本 RNN 单元

TensorFlow中tf.nn.rnn_cell.BasicRNNCell函数的作用与使用方法

作用

tf.nn.rnn_cell.BasicRNNCell函数是根据来自前一时间步的输入和当前时间步的状态（输出）计算隐藏状态和输出的RNN基本单元。

使用方法

函数原型

tf.nn.rnn_cell.BasicRNNCell(num_units, activation=None, reuse=None, name=None, dtype=None)

参数说明

• num_units: int，RNN单元数量。
• activation: None（默认）或callable，应用于RNN激活的可调用函数。默认为 tf.tanh。
• reuse: None或bool (default False)，是否将现有范围中的变量重复使用。重复使用范围必须是与当前范围相同的训练范围。如果未给出，则自动推断重用。
• name: str，该作用域的名称。
• dtype: 输入并传递的张量的数据类型。

返回值

返回值是一个RNN基本单元。

使用实例

示例1

import tensorflow as tf

# 张量维度和大小
batch_size = 3
seq_max_len = 5
input_dim = 10
hidden_size = 32

# 构造一个BasicRNNCell对象
basic_rnn = tf.nn.rnn_cell.BasicRNNCell(hidden_size)

# 使用生成器生成输入数据
input = tf.placeholder(tf.float32, [batch_size, seq_max_len, input_dim])
inputs = tf.unstack(input, seq_max_len, 1)

# 设置初始状态
initial_state = basic_rnn.zero_state(batch_size, dtype=tf.float32)

# 定义隐藏状态的变量
state = initial_state
output = None
for i, inp in enumerate(inputs):
    if i > 0:
        tf.get_variable_scope().reuse_variables()
    output, state = basic_rnn(inp, state)

# 打印输出
print(output.shape.as_list())
print(state.shape.as_list())

该代码使用BasicRNNCell处理输入数据，输出在循环结束后打印。

示例2

# 定义解码器单元
dec_cell = tf.nn.rnn_cell.BasicRNNCell(hidden_size)

# 构造解码器
decoder_outputs, decoder_state = tf.nn.dynamic_rnn(
    dec_cell,               # 解码器的RNN单元
    decoder_emb_inputs,     # 解码器的输入数据
    initial_state=enc_state,      # 解码器的初始状态为编码器的最后一个状态
    dtype=tf.float32)       # 解码器的数据类型为float32

该代码构建了一个解码器，使用BasicRNNCell作为解码器的RNN单元，输入是decoder_emb_inputs。要注意的是，该代码还使用了dynamic_rnn函数，它可以通过调用BasicRNNCell来构造具有动态长度的RNN。