将张量值初始化为“无”

Question

我希望使用rnn.rnn（）函数并返回'state'以重置rnn系列（因为我运行了一些序列，如果介于两者之间）。我希望第一次运行时出现“state = None”，最终是初始值，因为它不会总是反馈给图形（所以它需要是一个变量而不是Placeholder）。

outputs, stateFINAL = rnn.rnn(cell_L1,Xinputs, initial_state=state, dtype=tf.float32)

需要时，我捕获stateFINAL并将其提供给“state”变量。我在图中尝试了一个简单的init：

state=None

我不确定这是单个初始化还是每次执行图形时都将状态设置为None。所以我决定尝试一下如下的变量初始化器：

state = tf.Variable(None,trainable=False,validate_shape=False,dtype=tf.float32)

返回错误：

ValueError: initial_value must be specified.

我使用的是最新的TensorFlow 0.9.0 RC，文档说明如果设置validation_shape = False，则不需要初始值。所以我尝试了上面的行，有没有“无”，但都不起作用。这是否过度，我是否正确处理简单状态=无？

Answer 1

使用cell.zero_state（）获得初始零状态。