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 генерируемой сети RNN:

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

Однако доступны несколько других вариантов:

Может быть предоставлено начальное состояние. Если предоставлен вектор sequence_length, выполняется динамический расчет. Этот метод вычисления не вычисляет шаги RNN, превышающие максимальную длину последовательности мини-пакета (тем самым экономя вычислительное время), и правильно распространяет состояние на длине последовательности примера на конечный выходной результат.

Выполняемый динамический расчет во времени t для строки пакета b,

(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))