tf.compat.v1.nn.static_rnn

Создает рекуррентную нейронную сеть, заданную RNNCell cell. (устарело)

tf.compat.v1.nn.static_rnn(
    cell,
    inputs,
    initial_state=None,
    dtype=None,
    sequence_length=None,
    scope=None
)

Простейшая форма создаваемой сети RNN:

state = cell.zero_state(...)
outputs = []
for input_ in inputs:
  output, state = cell(input_, state)
  outputs.append(output)
return (outputs, state)

Однако доступны и другие параметры:

Можно указать начальное состояние. Если задан вектор sequence_length, вычисление выполняется динамически. Этот метод вычисления не выполняет шаги RNN после максимальной длины последовательности в мини-пакете (что позволяет сэкономить вычислительное время) и корректно передает состояние на длине последовательности примера в выходное конечное состояние.

Динамическое вычисление выполняется в момент t для строки пакета b следующим образом:

(output, state)(b, t) =
  (t >= sequence_length(b))
    ? (zeros(cell.output_size), states(b, sequence_length(b) - 1))
    : cell(input(b, t), state(b, t - 1))