在新版本的TensorFlow中,tf.nn.rnn相当于什么？

Question

我曾经使用以下方法在TensorFlow的0.8版本中创建RNN网络:

from tensorflow.python.ops import rnn

# Define a lstm cell with tensorflow
lstm_cell = rnn_cell.BasicLSTMCell(n_hidden, forget_bias=1.0)

# Get lstm cell output
outputs, states = rnn.rnn(cell=lstm_cell, inputs=x, dtype=tf.float32)

rnn.rnn()不再可用了,听起来它已被移动到tf.contrib.创建RNN网络的确切代码是BasicLSTMCell什么？

或者,如果我有一个堆叠的LSTM,

lstm_cell = tf.contrib.rnn.BasicLSTMCell(hidden_size, forget_bias=0.0)
stacked_lstm = tf.contrib.rnn.MultiRNNCell([lstm_cell] * num_layers)
outputs, new_state =  tf.nn.rnn(stacked_lstm, inputs, initial_state=_initial_state)

tf.nn.rnn在新版本的TensorFlow中有什么替代品？

Answer 1

tf.nn.rnn相当于tf.nn.static_rnn.

注:前TensorFlow的1.2版本,该命名空间 tf.nn.static_rnn是不存在的,但只有tf.contrib.rnn.static_rnn(现在是一个别名为tf.nn.static_rnn).

Answer 2

你应该使用tf.nn.dynamic_rnn.

仅供参考：使用 TensorFlow代替它有什么好处？tf.nn.rnntf.nn.dynamic_rnn