inputs = tf.placeholder(tf.float32, [batch_size, num_steps, input_size]) targets = tf.placeholder(tf.int32, [batch_size, num_steps]) # 定义LSTM单元 lstm_cell = tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(lstm_size) # 初始化LSTM状态 initial_state = lstm_cell.zero_state(batch_size, tf.float32) # 运行LSTM outputs, state = tf.nn.dynamic_rnn(lstm_cell, inputs, initial_state=initial_state)解释这段代码
时间: 2023-06-20 15:04:36 浏览: 61
这段代码是用 TensorFlow 实现一个基本的 LSTM 网络。下面是它的具体解释:
- `inputs` 是一个形状为 `[batch_size, num_steps, input_size]` 的占位符,用于输入 LSTM 网络的输入序列。其中,`batch_size` 表示每个 batch 中的样本数,`num_steps` 表示每个样本的序列长度,`input_size` 表示每个时间步的输入特征数。
- `targets` 是一个形状为 `[batch_size, num_steps]` 的占位符,用于输入 LSTM 网络的目标序列。其中,`batch_size` 表示每个 batch 中的样本数,`num_steps` 表示每个样本的序列长度。
- `lstm_cell` 是一个 LSTM 单元,它的大小为 `lstm_size`。
- `initial_state` 是一个形状为 `[batch_size, lstm_size]` 的张量,表示 LSTM 网络的初始状态,一般设置为全零张量。
- `outputs, state = tf.nn.dynamic_rnn(lstm_cell, inputs, initial_state=initial_state)` 这一行代码是运行 LSTM 网络,返回了两个值:`outputs` 表示 LSTM 网络的输出,它的形状为 `[batch_size, num_steps, lstm_size]`;`state` 表示 LSTM 网络的最终状态,它的形状为 `[batch_size, lstm_size]`。
总的来说,这段代码是实现了一个基本的 LSTM 网络,用于处理序列数据。输入数据通过 `inputs` 传入,输出数据通过 `outputs` 得到,网络状态通过 `state` 得到。