RNN

    循环神经网络

    该OP是循环神经网络（RNN）的封装，将输入的Cell封装为一个循环神经网络。它能够重复执行 直到遍历完input中的所有Tensor。

    参数：

    • cell (RNNCellBase) - RNNCellBase类的一个实例。

    输入:

    • inputs (Tensor) - 输入（可以是多层嵌套的）。如果time_major为False，则Tensor的形状为[batch_size,time_steps,input_size]，如果time_major为True，则Tensor的形状为[time_steps,batch_size,input_size]，input_size为cell的input_size。

    • initial_states (Tensor|list|tuple，可选) - 输入cell的初始状态（可以是多层嵌套的），如果没有给出则会调用 生成初始状态。默认为None。

    输出:

    • outputs (Tensor|list|tuple) - 输出。如果time_major为False，则Tensor的形状为[batch_size,time_steps,hidden_size]，如果time_major为True，则Tensor的形状为[time_steps,batch_size,hidden_size]。

    • final_states (Tensor|list|tuple) - cell的最终状态，嵌套结构，形状和数据类型都与初始状态相同。

    注解

    代码示例：