Question

我试图在TensorFlow中使用没有MultiRNNCell的2深层RNN，我的意思是使用1layer的输出作为2layer的输入：

cell1 = tf.contrib.rnn.LSTMCell(num_filters, state_is_tuple=True)
rnn_outputs1, _ = tf.nn.dynamic_rnn(cell1, inputs, dtype = tf.float32)
cell2 = tf.contrib.rnn.LSTMCell(num_filters, state_is_tuple=True)
rnn_outputs2, _ = tf.nn.dynamic_rnn(cell2, rnn_outputs1, dtype = tf.float32)

但是我得到以下错误：＆＃34;尝试让第二个RNNCell使用已经具有权重的变量范围的权重＆＃34; 我不想在cell2中重用cell1的权重，我想要两个不同的层，因为我需要每层的输出。我该怎么办？

Answer 1

您可以将rnn的构造放入2个不同的变量范围，以确保它们使用不同的内部变量。

E.g。通过明确地做到

cell1 = tf.contrib.rnn.LSTMCell(num_filters, state_is_tuple=True)
with tf.variable_scope("rnn1"):
    rnn_outputs1, _ = tf.nn.dynamic_rnn(cell1, inputs, dtype = tf.float32)
cell2 = tf.contrib.rnn.LSTMCell(num_filters, state_is_tuple=True)
with tf.variable_scope("rnn2"):
    rnn_outputs2, _ = tf.nn.dynamic_rnn(cell2, rnn_outputs1, dtype = tf.float32)

或使用scope方法的dynamic_rnn参数：

cell1 = tf.contrib.rnn.LSTMCell(num_filters, state_is_tuple=True)
rnn_outputs1, _ = tf.nn.dynamic_rnn(cell1, inputs, dtype=tf.float32, scope='rnn1')
cell2 = tf.contrib.rnn.LSTMCell(num_filters, state_is_tuple=True)
rnn_outputs2, _ = tf.nn.dynamic_rnn(cell2, rnn_outputs1, dtype=tf.float32, scope='rnn2')

张量流中的多个RNN

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