Tensorflow 中 Seq2Seq 的多层双向编码器
伪禁酒者
我正在尝试为 Seq2Seq 实现多层双向编码器。
我现在正在做的是以下内容：
cell = tf.contrib.rnn.LSTMCell(num_size)
cell = tf.nn.bidirectional_dynamic_rnn(cell_fw =encoder_cell, cell_bw =encoder_cell, .... )
这创建了一个双向的 rnn 但如何使它成为多层的？
我想要实现的是以下架构，其中每个 LSTM 块都是双向的，第 n 层编码器的输出进入第 n 层解码器。
我正在使用 Tensorflow 1.0 并使用tf.contrib.seq2seq解码器库。
Bo Shao
它很简单：
tf.contrib.rnn.MultiRNNCell([范围内的_单元格(num_layers)])
请注意，在这种情况下，一切都被称为单元格（这是一个非常糟糕的命名），包括一个真正的单个神经单元、一个层和多个层。如 1.2 版 ( https://github.com/tensorflow/tensorflow/releases )的发行说明中所述，尽量避免创建多层的 * 操作（为了将来的兼容性）。
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