它与此问题的重复如何将最后一个输出y(t-1)作为输入馈送以在张量流RNN中生成y(t)？
我想在时间步长T传递RNN的输出作为时间步长T + 1的输入.input_RNN(T+1) = output_RNN(T)
根据文档,tf.nn.rnn以及tf.nn.dynamic_rnn函数显式地将完整输入应用于所有时间步骤.
我在https://github.com/tensorflow/tensorflow/blob/master/tensorflow/python/ops/seq2seq.py检查了seq2seq示例. 它使用循环并调用单元格(输入,状态)函数.细胞可以是lstm或gru或任何其他rnn细胞.我检查了文档以找到cell()的参数的数据类型和形状,但我发现只有表单单元格的构造函数(num_neurons).我想知道将输出传递给输入的正确方法.我不想使用像tensorflow构建的keras之类的其他库/包装器.有什么建议？