output = tf.keras.rnn.static_rnn(cell, seqTimeSteps, dtype = tf.float64)
时间: 2024-01-16 10:01:49 浏览: 25
在 TensorFlow 2.x 中,`tf.keras.rnn.static_rnn` 函数已经被弃用,如果想要在 TensorFlow 2.x 中使用 RNN 网络,可以使用 `tf.keras.layers.RNN` 类,或者使用 `tf.keras.layers.SimpleRNN`、`tf.keras.layers.LSTM`、`tf.keras.layers.GRU` 等层来构建 RNN 网络。
如果你想使用类似 `tf.keras.rnn.static_rnn` 的函数,可以使用 `tf.compat.v1.nn.static_rnn` 函数来代替,如下所示:
```python
import tensorflow as tf
# 定义 RNN 网络结构
cell = tf.compat.v1.nn.rnn_cell.BasicRNNCell(num_units=128)
inputs = tf.random.normal(shape=(32, 10, 10))
seqTimeSteps = tf.unstack(inputs, axis=1)
outputs, state = tf.compat.v1.nn.static_rnn(cell, seqTimeSteps, dtype=tf.float64)
# 定义模型
model = tf.keras.Model(inputs=inputs, outputs=outputs)
# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mse', metrics=['mae'])
# 训练模型
x_train = tf.random.normal(shape=(32, 10, 10))
y_train = tf.random.normal(shape=(32, 10, 128))
model.fit(x_train, y_train, batch_size=8, epochs=10)
```
在上面的代码中,我们首先使用 `tf.compat.v1.nn.rnn_cell.BasicRNNCell` 定义了一个基础的 RNN 单元,然后使用 `tf.compat.v1.nn.static_rnn` 函数对输入数据进行处理。最后使用 `tf.keras.Model` 定义了一个完整的模型,并使用 `model.compile` 和 `model.fit` 进行模型的编译和训练。需要注意的是,在使用 `tf.compat.v1.nn.static_rnn` 函数时,需要将输入数据转换为 `list` 类型的张量,并且需要指定 `dtype` 参数。