tf.squeeze和tf.nn.rnn的功能是什么？

Posted 2023-01-06

tf.squeeze和tf.nn.rnn的功能是什么？

我搜索了这些API，但我找不到参数，例子等。另外，使用p_inputs由以下代码形成的tf.squeeze的形状是什么，使用tf.nn.rnn的含义和情况是什么？

batch_num = 10
step_num = 2000
elem_num = 26

p_input = tf.placeholder(tf.float32, [batch_num, step_num, elem_num])
p_inputs = [tf.squeeze(t, [1]) for t in tf.split(1, step_num, p_input)]

答案

这些问题的最佳答案来源是TensorFlow API documentation。您提到的两个函数在数据流图中创建操作和符号张量。特别是：

• tf.squeeze()函数返回一个与第一个参数具有相同值的张量，但形状不同。它删除大小为1的尺寸。例如，如果t是具有形状[batch_num, 1, elem_num]的张量（如在您的问题中），tf.squeeze(t, [1])将返回具有相同内容但大小为[batch_num, elem_num]的张量。
• tf.nn.rnn()函数返回一对结果，其中第一个元素表示某个给定输入的递归神经网络的输出，第二个元素表示该输入的该网络的最终状态。 TensorFlow网站上有一个更详细的tutorial on recurrent neural networks。