Tensorflow 如何在一层中使用多个RNN单元？

我想在我的模型中使用多个GRU单元。但不是以堆栈格式！ 也就是说，例如，有两种类型的输入，即单词序列和词性特征。我想将它们分别输入两个独立的GRU单元，然后使用输出继续工作。当我自定义序列模型时，我必须在每个时间步获得2个输出。 现在我的代码是：

def create_cell(self, Scope, cell_size):
    with tf.variable_scope(Scope, reuse = None):
        if not self.forward_only and self.dropout_keep_prob < 1.0:
            single_cell = GRUCell(cell_size)
            single_cell = DropoutWrapper(single_cell, input_keep_prob = dropout_keep_prob, output_keep_prob = dropout_keep_prob)
        else:
            single_cell = GRUCell(cell_size)
    return single_cell

我使用dict为不同类型的输入存储不同的GRU

for step in range(self.max_sequence_length):
    for i in range(len(types)):
        type = types[i]
        curgru = grus[type]
        out, state = curgru(input[:,step,:], states[type])
        states[type] = state

但是，第一次执行循环（我的意思是I==0）时，它就工作了。然后，当i==1时，

out的行，state=curgru（输入[：，步骤，：]，states[type]）

引发一个错误：

gru单元/门/内核已存在，不允许。您的意思是在VarScope中设置reuse=True吗？

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但我不想在不同类型的输入之间重用GRU单元。那么我能做些什么来解决这个问题呢？

我已经解决了它==。GRUCell的函数调用（）有一个参数“scope”，我给它分配了与curgru相同的变量scope

for step in range(self.max_sequence_length):
    for i in range(len(types)):
        type = types[i]
        curgru = grus[type]
        out, state = curgru(input[:,step,:], states[type])
        states[type] = state