rnn

    rnn创建一个由RNNCell cell 指定的递归神经网络，该神经网络重复执行 cell.call() 直至达到 inputs 的最大长度。

    参数：

    • cell (RNNCell) - RNNCell的实例。

    • initial_states (Variable，可选) - 初始状态，单个tensor变量或tensor变量组成的嵌套结构，表示RNN的初始状态。如果未提供，将使用 产生初始状态。默认值None。

    • time_major (bool，可选) - 指示输入tensor和输出tensor中包含的tensor的数据组织。如果为False，则数据组织为batch为主，形状为

      。如果为True，则数据组织为time为主，形状为 [sequence_length，batch_size，…][sequence_length，batch_size，…]。默认值：False。

    • kwargs - 其他关键字参数。参数传递给 cell.call。

    返回:一个元组 (final_outputs, final_states) ，包括 final_outputs 和 final_states，均为单个tensor变量或tensor变量的嵌套结构。final_outputs 具有与 返回的 outputs 相同的结构和数据类型，并且 final_outputs 中的每个tensor是将所有时间步的 outputs 中对应内容堆叠产生，因此其形状为 [batch_size，sequence_length，…][batch_size，sequence_length，…] （time_major == False 时）或 [sequence_length，batch_size，…][sequence_length，batch_size，…] （time_major == True 时）。 是最后一步的状态，因此具有和 initial_states 相同的结构，形状和数据类型。

    返回类型：tuple

    示例代码