我正在尝试使用 tf.nn.dynamic_rnn 在 TensorFlow 0.9.0 中使用词嵌入和递归神经网络编写语言模型。图操作，但我不明白input是怎么回事张量是结构化的。
假设我有一个包含 n 个单词的语料库。我将每个单词嵌入到一个长度为 e 的向量中，并且我希望我的 RNN 展开到 t 时间步长。假设我使用默认值 time_major = False参数，我的 input 会是什么形状张量 [batch_size, max_time, input_size]有？
也许一个具体的小例子会使这个问题更清楚。假设我有一个由 n=8 个单词组成的语料库，看起来像这样。
1, 2, 3, 3, 2, 1, 1, 2
假设我将它嵌入到大小为 e=3 的向量中，嵌入量为 1 -> [10, 10, 10], 2 -> [20, 20, 20] 和 3 -> [30, 30, 30]，什么我的
input张量长什么样？我已阅读 TensorFlow Recurrent Neural Network tutorial ，但这不使用
tf.nn.dynamic_rnn .我还阅读了 tf.nn.dynamic_rnn 的文档，但觉得很困惑。特别是我不确定这里的“max_time”和“input_size”是什么意思。谁能给出
input的形状用 n、t 和 e 表示的张量，和/或用我描述的小型语料库中的数据初始化该张量的示例？TensorFlow 0.9.0、Python 3.5.1、OS X 10.11.5
最佳答案
在你的情况下，它看起来像 batch_size = 1 ，因为您正在查看一个示例。所以max_time是 n=8和 input_size是输入深度，在你的情况下 e=3 .所以你想构造一个 input张量形状 [1, 8, 3] .它是batch_major，所以第一个维度(批量维度)是1 .例如，如果您同时有另一个输入，则使用 n=6词，然后您可以通过将第二个示例填充到 8 来组合两者词(通过为最后 2 个词嵌入填充零)，您将获得 inputs [2, 8, 3]的尺寸.
关于tensorflow - TensorFlow 的 tf.nn.dynamic_rnn 运算符的输入张量是如何构造的？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/38111170/