『TensotFlow』深层循环神经网络

纠结了不少日子，终于弄明白了新版本tensorflow中的深层递归神经网络的调用方式了，预计文章会很短，不过因为真的纠结了挺久的，所以就不插到之前介绍RNN的文章中去了，权当个纪念(笑)。

在这篇文章中查到的，不过其实报错信息比这个长得多，

ValueError: Attempt to reuse RNNCell <tensorflow.contrib.rnn.python.ops.core_rnn_cell_impl.BasicLSTMCell object at 0x7f1a3c448390> with a different variable scope than its first use.解决方法

解决方式很简单，就是在基本的cell调用部分外加一个封装，原先是这样的，

l_cell = tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(rnn_size,state_is_tuple=True,reuse=tf.get_variable_scope().reuse)
cell = tf.contrib.rnn.MultiRNNCell([lstm_cell() for _ in range(num_layers)])
initial_state = cell.zero_state(batch_size,tf.float32)

　　

修改成这样的之后就能用了，

def lstm_cell():
    l_cell = tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(rnn_size,state_is_tuple=True,reuse=tf.get_variable_scope().reuse)
    return l_cell
cell = tf.contrib.rnn.MultiRNNCell([lstm_cell() for _ in range(num_layers)])
initial_state = cell.zero_state(batch_size,tf.float32)

　　

可喜可贺，这样一来就可以考虑一些乱起八糟的nlp的实践了，开搞开搞~~