TensorFlow BasicLSTMCell与LSTMFusedBlockCell

Question

我是TensorFlow的新手。我已经设法构建了一个图形，该图形使用LSTM来基于TensorFlow教程使用BaiscLSTMCell训练基本模型。

但我需要让它更快。我看到了比较here，因为我没有Nvidia GPU，LSTMBlockFusedCell似乎是最好的选择。我查看了documentation，我注意到__init__()和__call__()函数的签名不同。具体来说，我担心cell_clip中的__init()__参数和调用中的sequence_length。更重要的是，inputs张量的形状为[time_len, batch_size, input_size];是不是与基本单元格（[batch_size, time_len, input_size]）不同？我不想使用窥视孔，所以我将它留给False（默认）。

有人可以解释BasicLSTMCell和LSTMBlockFusedCell之间是否存在任何其他差异（性能改善除外）以及如何正确设置上述参数以获得与原来的？

Answer 1

LSTMBlockCell的文档说它应该与LSTMCell兼容，因此相同的参数应具有相同的含义。

输入张量是批量优先还是时间优先与单元格无关，而是与您正在使用的dynamic_rnn / static_rnn相关。