在使用seq2seq时，tf.nn.dynamic_rnn如何使用不同长度的输入？

Question

我在这里询问动态行为是如何工作的。 这是上面的dynamic_rnn函数的张量流documentation。此功能创建的RNN输入块的最大长度是多少？它是否会根据最大输入填充所有较短的？

Answer 1

您有责任填充序列，然后提供序列长度。

例如：

# Create input data
X = np.random.randn(2, 10, 8)

# The second example is of length 6 
X[1,6:] = 0
X_lengths = [10, 6]

cell = tf.nn.rnn_cell.LSTMCell(num_units=64, state_is_tuple=True)

outputs, last_states = tf.nn.dynamic_rnn(
    cell=cell,
    dtype=tf.float64,
    sequence_length=X_lengths,
    inputs=X)

在这里你可以看到，我们自己填充序列X[1,6:] = 0将为第6个元素之后的所有值赋值0，这意味着这个序列长度为6，我们通过给出X_lengths来说明第二个值是值6