Tensorflow，MultiRNN，为什么会有这么多cell？答案

【问题标题】：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】：

标签： python neural-network tensorflow tensorboard

【解决方案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()