小编Rob*_*bin的帖子

我想构建一个 3 层的 LSTM 网络。这是代码：

num_layers=3
time_steps=10
num_units=128
n_input=1
learning_rate=0.001
n_classes=1
...

x=tf.placeholder("float",[None,time_steps,n_input],name="x")
y=tf.placeholder("float",[None,n_classes],name="y")
input=tf.unstack(x,time_steps,1)

lstm_layer=rnn_cell.BasicLSTMCell(num_units,state_is_tuple=True)
network=rnn_cell.MultiRNNCell([lstm_layer for _ in range(num_layers)],state_is_tuple=True)

outputs,_=rnn.static_rnn(network,inputs=input,dtype="float")

它num_layers=1 工作得很好，但是对于不止一层，我在这一行收到错误：

outputs,_=rnn.static_rnn(network,inputs=input,dtype="float")

ValueError：尺寸必须相等，但“rnn/rnn/multi_rnn_cell/cell_0/cell_0/basic_lstm_cell/MatMul_1”（操作：“MatMul”）的尺寸为 256 和 129，输入形状为：[?,256]、[129,512]。

谁能解释一下 129 和 512 的值是从哪里来的？