这是我的数据格式：100x20,20功能和100行，这是tensorflow RNN输入数据格式：
x = tf.placeholder(tf.float32, [batch_size, step_size, input_size], name='input_placeholder')
我知道input_size = 20，我希望Truncated Backpropagation是n步，并提供一行一次。那么如何设置batch_size和step_size呢？那是step_size = n？
感谢您的回答。
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我不清楚你的数据是什么。 你的意思是，它是100行，每行有20个特征的样本吗？
或者每个样本有20个特征100次，数据集包含N个样本：N * 100 * 20？
对于第一种情况，您应该将20个要素重新整形为step_size * input_size。例如：
X.reshape(-1,4,5)
对于第二种情况
X.reshape(-1,100,20)