我正在尝试使用tensorflow来创建一个循环神经网络。我的代码是这样的：
import tensorflow as tf
rnn_cell = tf.nn.rnn_cell.GRUCell(3)
inputs = [tf.constant([[0, 1]], dtype=tf.float32), tf.constant([[2, 3]], dtype=tf.float32)]
outputs, end = tf.nn.rnn(rnn_cell, inputs, dtype=tf.float32)
现在，一切都运行得很好。但是，我对实际发生的事情感到困惑。输出维度始终是批量大小x rnn单元隐藏状态的大小 - 它们如何完全独立于输入大小？
如果我的理解是正确的，则输入在每一步连接到rnn的隐藏状态，然后乘以权重矩阵（以及其他操作）。这意味着权重矩阵的维度需要取决于输入大小，这是不可能的，因为rnn_cell是在输入被声明之前创建的！
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在看到answer关于tensorflow的GRU实现的问题后，我意识到发生了什么。与我的直觉相反，GRUCell构造函数根本不会创建任何权重或偏差变量。相反，它创建自己的变量范围，然后在实际调用时按需实例化变量。 Tensorflow的变量范围机制确保变量只创建一次，并在后续GRU调用中共享。
我不确定为什么他们决定采用这种相当混乱的实施方式，据我所知，这是无证件的。对我来说，使用python的对象级变量作用域来封装GRUCell本身内的tensorflow变量似乎更合适，而不是依赖于额外的隐式作用域机制。