tensorflow - 在使用 seq2seq 时，tf.nn.dynamic_rnn 如何处理不同长度的输入？

Question

这里我问的是动态行为是如何工作的。这是 tensorflow documentation对于上面的dynamic_rnn函数。该函数创建的 RNN 输入 block 的最大长度是多少？它会根据最大的输入填充所有较短的吗？

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会将0分配给第6个元素之后的所有值，这意味着这个序列的长度为6我们通过给 X_lengths 第二个值 6

来说明这一点