将张量值初始化为 'None'

Question

我希望使用 rnn.rnn() 函数并将 'state' 反馈回去以重置 rnn 系列（因为我运行一些序列，如果介于两者之间怎么办）。我想要第一个运行的 "state=None"，最终是它的初始化值，因为它不会总是反馈给图形（所以它需要是一个变量而不是占位符）。

outputs, stateFINAL = rnn.rnn(cell_L1,Xinputs, initial_state=state, dtype=tf.float32)

需要时，我捕获 stateFINAL 并将其提供给 "state" 变量。我在图中尝试了一个简单的初始化：

state=None

我不确定这是单个初始化还是每次执行图形时都会将状态设置为 None。所以我决定尝试一个变量初始化器，比如：

state = tf.Variable(None,trainable=False,validate_shape=False,dtype=tf.float32)

返回错误：

ValueError: initial_value must be specified.

我使用的是最新的 TensorFlow 0.9.0 RC，文档说明如果您设置 validation_shape=False，则不需要初始值。所以我已经尝试了上面的行，有和没有 "None" 都没有用。这是不是太过分了，我用简单的 state = None 做对了吗？

Answer 1

使用 cell.zero_state() 获得初始零状态。

Initialize Tensor Value to 'None'