一、学习单步的RNN：RNNCell
如果要学习TensorFlow中的RNN，第一站应该就是去了解“RNNCell”，它是TensorFlow中实现RNN的基本单元，每个RNNCell都有一个call方法，使用方式是：(output, next_state) = call(input, state)。
借助图片来说可能更容易理解。假设我们有一个初始状态h0，还有输入x1，调用call(x1, h0)后就可以得到(output1, h1)：
再调用一次call(x2, h1)就可以得到(output2, h2)：
也就是说，每调用一次RNNCell的call方法，就相当于在时间上“推进了一步”，这就是RNNCell的基本功能。
在代码实现上，RNNCell只是一个抽象类，我们用的时候都是用的它的两个子类BasicRNNCell和BasicLSTMCell。顾名思义，前者是RNN的基础类，后者是LSTM的基础类。这里推荐大家阅读其源码实现，一开始并不需要全部看一遍，只需要看下RNNCell、BasicRNNCell、BasicLSTMCell这三个类的注释部分，应该就可以理解它们的功能了。
除了call方法外，对于RNNCell，还有两个类属性比较重要：
- state_size
- output_size
前者是隐层的大小，后者是输出的大小。比如我们通常是将一个batch送入模型计算，设输入数据的形状为(batch_size, input_size)，那么计算时得到的隐层状态就是(batch_size, state_size)，输出就是(batch_size, output_size)。
可以用下面的代码验证一下（注意，以下代码都基于TensorFlow最新的1.2版本）：
import tensorflow as tf import numpy as np cell = tf.nn.rnn_cell.BasicRNNCell(num_units=128) # state_size = 128 print(cell.state_size) # 128 inputs = tf.placeholder(np.float32, shape=(32, 100)) # 32 是 batch_size h0 = cell.zero_state(32, np.float32) # 通过zero_state得到一个全0的初始状态，形状为(batch_size, state_size) output, h1 = cell.call(inputs, h0) #调用call函数 print(h1.shape) # (32, 128)
对于BasicLSTMCell，情况有些许不同，因为LSTM可以看做有两个隐状态h和c，对应的隐层就是一个Tuple，每个都是(batch_size, state_size)的形状：
import tensorflow as tf import numpy as np lstm_cell = tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell(num_units=128) inputs = tf.placeholder(np.float32, shape=(32, 100)) # 32 是 batch_size h0 = lstm_cell.zero_state(32, np.float32) # 通过zero_state得到一个全0的初始状态 output, h1 = lstm_cell.call(inputs, h0) print(h1.h) # shape=(32, 128) print(h1.c) # shape=(32, 128)
二、学习如何一次执行多步：tf.nn.dynamic_rnn
基础的RNNCell有一个很明显的问题：对于单个的RNNCell，我们使用它的call函数进行运算时，只是在序列时间上前进了一步。比如使用x1、h0得到h1，通过x2、h1得到h2等。这样的h话，如果我们的序列长度为10，就要调用10次call函数，比较麻烦。对此，TensorFlow提供了一个tf.nn.dynamic_rnn函数，使用该函数就相当于调用了n次call函数。即通过{h0,x1, x2, …., xn}直接得{h1,h2…,hn}。
具体来说，设我们输入数据的格式为(batch_size, time_steps, input_size)，其中time_steps表示序列本身的长度，如在Char RNN中，长度为10的句子对应的time_steps就等于10。最后的input_size就表示输入数据单个序列单个时间维度上固有的长度。另外我们已经定义好了一个RNNCell，调用该RNNCell的call函数time_steps次，对应的代码就是：
# inputs: shape = (batch_size, time_steps, input_size) # cell: RNNCell # initial_state: shape = (batch_size, cell.state_size)。初始状态。一般可以取零矩阵 outputs, state = tf.nn.dynamic_rnn(cell, inputs, initial_state=initial_state)
此时，得到的outputs就是time_steps步里所有的输出。它的形状为(batch_size, time_steps, cell.output_size)。state是最后一步的隐状态，它的形状为(batch_size, cell.state_size)。
此处建议大家阅读tf.nn.dynamic_rnn的文档做进一步了解。
三、学习如何堆叠RNNCell：MultiRNNCell
很多时候，单层RNN的能力有限，我们需要多层的RNN。将x输入第一层RNN的后得到隐层状态h，这个隐层状态就相当于第二层RNN的输入，第二层RNN的隐层状态又相当于第三层RNN的输入，以此类推。在TensorFlow中，可以使用tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell函数对RNNCell进行堆叠，相应的示例程序如下：
import tensorflow as tf import numpy as np # 每调用一次这个函数就返回一个BasicRNNCell def get_a_cell(): return tf.nn.rnn_cell.BasicRNNCell(num_units=128) # 用tf.nn.rnn_cell MultiRNNCell创建3层RNN cell = tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell([get_a_cell() for _ in range(3)]) # 3层RNN # 得到的cell实际也是RNNCell的子类 # 它的state_size是(128, 128, 128) # (128, 128, 128)并不是128x128x128的意思 # 而是表示共有3个隐层状态，每个隐层状态的大小为128 print(cell.state_size) # (128, 128, 128) # 使用对应的call函数 inputs = tf.placeholder(np.float32, shape=(32, 100)) # 32 是 batch_size h0 = cell.zero_state(32, np.float32) # 通过zero_state得到一个全0的初始状态 output, h1 = cell.call(inputs, h0) print(h1) # tuple中含有3个32x128的向量
通过MultiRNNCell得到的cell并不是什么新鲜事物，它实际也是RNNCell的子类，因此也有call方法、state_size和output_size属性。同样可以通过tf.nn.dynamic_rnn来一次运行多步。
此处建议阅读MutiRNNCell源码中的注释进一步了解其功能。
四、可能遇到的坑1：Output说明
在经典RNN结构中有这样的图：
在上面的代码中，我们好像有意忽略了调用call或dynamic_rnn函数后得到的output的介绍。将上图与TensorFlow的BasicRNNCell对照来看。h就对应了BasicRNNCell的state_size。那么，y是不是就对应了BasicRNNCell的output_size呢？答案是否定的。
找到源码中BasicRNNCell的call函数实现：
def call(self, inputs, state): """Most basic RNN: output = new_state = act(W * input + U * state + B).""" output = self._activation(_linear([inputs, state], self._num_units, True)) return output, output
这句“return output, output”说明在BasicRNNCell中，output其实和隐状态的值是一样的。因此，我们还需要额外对输出定义新的变换，才能得到图中真正的输出y。由于output和隐状态是一回事，所以在BasicRNNCell中，state_size永远等于output_size。TensorFlow是出于尽量精简的目的来定义BasicRNNCell的，所以省略了输出参数，我们这里一定要弄清楚它和图中原始RNN定义的联系与区别。
再来看一下BasicLSTMCell的call函数定义（函数的最后几行）：
new_c = ( c * sigmoid(f + self._forget_bias) + sigmoid(i) * self._activation(j)) new_h = self._activation(new_c) * sigmoid(o) if self._state_is_tuple: new_state = LSTMStateTuple(new_c, new_h) else: new_state = array_ops.concat([new_c, new_h], 1) return new_h, new_state
我们只需要关注self._state_is_tuple == True的情况，因为self._state_is_tuple == False的情况将在未来被弃用。返回的隐状态是new_c和new_h的组合，而output就是单独的new_h。如果我们处理的是分类问题，那么我们还需要对new_h添加单独的Softmax层才能得到最后的分类概率输出。
还是建议大家亲自看一下源码实现来搞明白其中的细节。
五、可能遇到的坑2：因版本原因引起的错误
在前面我们讲到堆叠RNN时，使用的代码是：
# 每调用一次这个函数就返回一个BasicRNNCell def get_a_cell(): return tf.nn.rnn_cell.BasicRNNCell(num_units=128) # 用tf.nn.rnn_cell MultiRNNCell创建3层RNN cell = tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell([get_a_cell() for _ in range(3)]) # 3层RNN
这个代码在TensorFlow 1.2中是可以正确使用的。但在之前的版本中（以及网上很多相关教程），实现方式是这样的：
one_cell = tf.nn.rnn_cell.BasicRNNCell(num_units=128) cell = tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell([one_cell] * 3) # 3层RNN
如果在TensorFlow 1.2中还按照原来的方式定义，就会引起错误！
六、学习完整版的LSTMCell
上面只说了基础版的BasicRNNCell和BasicLSTMCell。TensorFlow中还有一个“完全体”的LSTM：LSTMCell。这个完整版的LSTM可以定义peephole，添加输出的投影层，以及给LSTM的遗忘单元设置bias等，可以参考其源码了解使用方法。
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