Question

我想使用tensorflow的tf.nn.dynamic_rnn函数来创建RNN，但它允许我只为我的一个图层设置隐藏大小。

这是我的代码：

    self._Input=tf.placeholder(tf.float64,shape=(None,self._time_size,self._batch_dim),name='input')
    self._Expected_o=tf.placeholder(tf.float64,shape=(None,self._time_size,self._cell_output_size),name='Expected_o')
    #creation of the network

    initializer = tf.random_uniform_initializer(-1, 1)      
    cell = tf.nn.rnn_cell.GRUCell(self._hidden_size,kernel_initializer=initializer)  
    rnn_cells = tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell([cell] * self._num_layer) 

    # network
    self._output, out_state = tf.nn.dynamic_rnn(cell=rnn_cells,inputs= self._Input, dtype=tf.float64)

只要我将hidden_size值与输入占位符的最后一个维度相同，即_batch_dim，一切正常。

但是当它不同时，我总是得到这个错误信息：

ValueError：尺寸必须相等，但是8和X代表 'rnn / while / rnn / multi_rnn_cell / cell_0 / cell_0 / gru_cell / MatMul_2'（op： 'MatMul'）输入形状：[？，Y]，[X，Y]。

其中X是我为hidden_size + 1和Y赋予hidden_size*2值的值。我尝试了很多hidden_size的值，每次出现这两个数字X和Y。消息错误表示在调用tf.rnn.dynamic_rnn期间发生错误。

Answer 1

从...更改您的代码

cell = tf.nn.rnn_cell.GRUCell(self._hidden_size,kernel_initializer=initializer)  
rnn_cells = tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell([cell] * self._num_layer)

到...

layers = [tf.nn.rnn_cell.GRUCell(self._hidden_size,kernel_initializer=initializer) 
          for _ in self._num_layer]
rnn_cells = tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell(layers)

......更深的GRU图层将能够适应早期图层的输出。

来自tf.nn.dynamic_rnn的值错误：尺寸必须相等

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