在Tensorflow中生成特殊输出字后，如何停止RNN？

我想实现一个用于序列到序列学习的编码器-解码器模型

编码器逐字读取输入序列并更新其隐藏状态

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解码器使用编码器的隐藏状态初始化其隐藏状态。然后根据最后生成的输出（y（t-1））及其隐藏状态生成输出。我想在生成特殊输出（）时停止此过程。事实上，我希望能够生成不同长度的输出。如何在Tensorflow中实现这一点？

我想您需要类似

tf.nn.rnn

的

sequence\u length

。我也想要，但TensorFlow似乎没有

到目前为止，我一直在做的事情是，在火车时刻用EOS符号填充解码器标签，这是一个很好的绕过此限制的方法。通常，您只需要其中一个，但填充大量不会造成任何伤害

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在执行时，您可以手动控制每次迭代以在生成第一个EOS时停止，或者只运行预定义数量的时间步，然后从输出中删除额外的EOS符号。解码器很快了解到，在第一个EOS之后，可能只会有更多EOS出现。

TensorFlow中有一个关于序列到序列模型的教程，请看。我读了那个密码。但是，当生成特殊输出时，它不会停止。事实上，它将实例划分为多个bucket，并根据每个bucket的输出大小生成输出。换句话说，如果它生成了一个特殊的输出，它并不是停止生成输出的方法。