本文用一個簡單的分類（Classification）任務(wù)來演示在Tensorflow中使用RNN的基本技巧。更確切地說是使用LSTM（你可以認為它是一種特殊的RNN）。鑒于本文僅屬于入門級教程，因此你可以不必太關(guān)心LSTM的內(nèi)部結(jié)構(gòu)。但是對于RNN的基本認知仍然是必要的。這個例子的源碼主要來自文獻【1】（筆者有修改），而【1】的作者又是參考的文獻【2】。

 

如果你感覺自己對RNN仍然一竅不通，那么你可以參考本系列博文之前的一篇文章《傳說中的RNN到底是何方神圣？》 。注意當我們說RNN的時候其實指的就是LSTM（下面給出代碼中我們也提供了GRU的使用范例，參考被注釋掉的部分，因為在TensorFlow中只要換一個函數(shù)就可以了）。

 

當然，對于Tensorflow的基本使用也是必備的，例如，你應(yīng)該知道place holder、session這些東西都是什么，以及還如何正確地使用它們。同樣，如果你對這些內(nèi)容仍然一竅不通，那么你可以參考本系列博文之前的一篇文章《TensorFlow簡明入門寶典 》。

 

作為例子，我們這里要完成的任務(wù)是對0~9這十個手寫數(shù)字進行分類。所使用的數(shù)據(jù)集為著名的MINST，關(guān)于這個數(shù)據(jù)集的介紹，以及關(guān)于數(shù)據(jù)讀入部分的解讀，可以參考之前的文章《基于Softmax實現(xiàn)手寫數(shù)字識別

總結(jié)

以上是生活随笔為你收集整理的简单明了的LSTM/GRU应用实例（Tensorflow版）的全部內(nèi)容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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