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Tensorflow 多对一RNN的截断反向传播

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Tensorflow 多对一RNN的截断反向传播,tensorflow,neural-network,recurrent-neural-network,rnn,Tensorflow,Neural Network,Recurrent Neural Network,Rnn,我一直在看这篇关于RNN的文章： 但是，我感兴趣的是多对一RNN。因此，我对如何应用截断反向传播感到困惑 此外，如果可能的话，我对在培训和测试中使用不同的时间步长很感兴趣。有可能做到这一点吗 总结一下问题： 1.如何为多对一RNN使用适当的截断BP？ 2.如何使用变长序列进行训练/测试？这里是Danijar的一篇文章，它在tensorflow中实现了多对一rnn。关于动态时间步长，dynamic\u rnn（）允许您指定任意数量的时间步长 # Batch size x time steps x

我一直在看这篇关于RNN的文章：

但是，我感兴趣的是多对一RNN。因此，我对如何应用截断反向传播感到困惑

此外，如果可能的话，我对在培训和测试中使用不同的时间步长很感兴趣。有可能做到这一点吗

总结一下问题： 1.如何为多对一RNN使用适当的截断BP？
2.如何使用变长序列进行训练/测试？

这里是Danijar的一篇文章，它在tensorflow中实现了多对一rnn。关于动态时间步长，
dynamic\u rnn（）
允许您指定任意数量的时间步长

# Batch size x time steps x features.
data = tf.placeholder(tf.float32, [None, None, 28])
通过将数据传递到
动态\u rnn（）
，这将创建一个rnn或GRU或LSTM，并将根据
数据中的第二个维度自动展开
时间步