TensorFlowのバージョン0.8で、以下を使用してRNNネットワークを作成していました。
_from tensorflow.python.ops import rnn
# Define a lstm cell with tensorflow
lstm_cell = rnn_cell.BasicLSTMCell(n_hidden, forget_bias=1.0)
# Get lstm cell output
outputs, states = rnn.rnn(cell=lstm_cell, inputs=x, dtype=tf.float32)
_
rnn.rnn()
は使用できなくなり、_tf.contrib
_に移動されたようです。 BasicLSTMCell
からRNNネットワークを作成するための正確なコードは何ですか?
または、LSTMがスタックされている場合は、
_lstm_cell = tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(hidden_size, forget_bias=0.0)
stacked_lstm = tf.contrib.rnn.MultiRNNCell([lstm_cell] * num_layers)
outputs, new_state = tf.nn.rnn(stacked_lstm, inputs, initial_state=_initial_state)
_
新しいバージョンのTensorFlowでの_tf.nn.rnn
_の置き換えは何ですか?
tf.nn.rnn
は tf.nn.static_rnn
と同等です。
注: TensorFlowのバージョン1.2 の前は、namespacetf.nn.static_rnn
は存在しませんでしたが、 tf.contrib.rnn.static_rnn
(これは、tf.nn.static_rnn
のエイリアスになりました)。
tf.nn.dynamic_rnn
を使用する必要があります。