在Keras定制RNN单元中，输入和输出的尺寸是多少？

Question

自定义单元格采用（ input，state ）并生成（ output，state ）。我相信 input 是张量，而 state 是张量的列表。从克服错误消息来看，似乎张量具有额外的维度，但是我不确定在RNN的上下文中会是什么。其他维度是什么？预期的输出尺寸/形状是什么？

我正在使用Tensorflow后端。

Answer 1

单元格输入是3d张量形状（batch_size，timesteps，input_size）或（timesteps，batch_size，input_size），取决于您展开输入的方式（如果您选择time_major属性为true或不为true）。状态是n个张量的列表，其中每个张量都具有形状（batch_size，hidden_​​state），其中n是RNN层（或堆叠的RNN单元）的数量。