Tensorflow,MultiRNN,为啥会有这么多cell?
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【中文标题】Tensorflow,MultiRNN,为啥会有这么多cell?【英文标题】:Tensorflow, MultiRNN, why are there so many cells?Tensorflow,MultiRNN,为什么会有这么多cell? 【发布时间】:2016-10-18 02:04:18 【问题描述】:我正在尝试在 tensorflow 中构建一个序列到序列模型,并且我正在使用 MultiRNN 类为我的编码器链接 3 个 GRU。
with tf.variable_scope('encoder') as encode_scope:
encoder_rnn = rnn.MultiRNNCell([rnn.GRUCell(1024)] * 3)
encoder_state = tf.zeros((BATCH_SIZE, encoder_rnn.state_size))
for t in range(TIME_STEPS):
encoder_output, encoder_state = encoder_rnn(getTimeStep(input_tensor, t), encoder_state)
encode_scope.reuse_variables()
我目前正在 tensorboard 上查看我的模型。当我在图中展开编码器节点时,它看起来像这样......
它继续向左延伸,直到到达单元格 63。这些单元格到底是什么,为什么有 63 个?当我扩展编码器节点(每个 GRU 1 个)时,我期待看到更像 3 个项目。
【问题讨论】:
【参考方案1】:TIME_STEPS
的值是多少?可能是 64 岁吗?
【讨论】:
是一个常数 64 您正在为每个时间步构建一个子图。这就是你看到这些节点的原因。对于动态 rnn,请参见 tf.nn.dynamic_rnn()以上是关于Tensorflow,MultiRNN,为啥会有这么多cell?的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
Tensorflow:为啥'pip uninstall tensorflow'找不到tensorflow
为啥 TensorFlow Lite 比桌面版 TensorFlow 慢?