TensorFlow PTB 教程中需要 m.initial_state.eval()

Question

在https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/models/rnn/ptb/ptb_word_lm.py 的 PTB 语言模型教程中。 我不明白需要第 248 行（以及在第 254 行将状态传递给 session.run）

state = m.initial_state.eval()

是不是初始状态的张量：

self._initial_state = cell.zero_state(batch_size, tf.float32)

在图表加载到会话时进行评估？

例如，此代码按预期打印 11，

x = constant(6)
y = tf.placeholder(tf.int32)
z = x + y
with tf.Session() as sess:
    print sess.run(z,{y:5})

无需将最后一行替换为 print sess.run(z,{y:5,x:x.eval()})

那么需要那个 eval 吗？如果是这样，为什么？

Answer 1

好的，我想通了。 RNN 被多次调用，每次调用时，您都希望它以干净的初始状态开始。如果您只调用一次，则无需将干净的初始状态传递给sess.run()。