Tensorflow RNN：两种不同类型的输入

Question

我想为我的 LSTM RNN 单元提供 2 种类型的输入。我的输入由整数列表组成（即 [5,2,3,4,6,1,0, ...] ）。

但是，每个整数都分为 2 个不同的组，所以我想以 [[5,True],[2,False], [3,False], [4,True], ... ] 的方式标记每个整数。

我见过输入由相同类型的常量组成，输入维度为 2 或更高的情况。但我不确定 2 种不同的类型是否可以构成 1 个输入单位，例如 [5,True]。如果这不可能，我正在考虑将 True 替换为整数 2，将 False 替换为整数 1，例如 [[5,2], [2,1], ...]，其中输入维度为 2（不确定这是标记的好方法）。

标记每个整数以使其属于不同组的好方法是什么？

Answer 1

TensorFlow 支持嵌套元组作为 rnn 输入，参见 doc。但是，您需要编写自己的单元格 Class 来处理这种特定类型的输入。在这种情况下，它应该是这样的：

# Define your own cell which accept (integer, bool) input
class YourCell(tf.contrib.rnn.RNNCell):
    # override relevant functions of base interface: RNNCell
    # state_size, output_size, etc.

    # The main body of computation logic goes in this function
    def __call__(self, inputs, state, scope=None):
        # note inputs variable contains inputs of only one time step
        # for example, inputs = (5, True)
        interger, boolean = inputs
        # your computation

integer_input = [5, 2, 3, 4]
bool_input = [True, False, False, True]
inputs = [integer_input, bool_input]
cell = YourCell()
outputs = tf.nn.dynamic_rnn(inputs, cell)

Tensorflow RNN：两种不同类型的输入

Tensorflow RNN: input of two different types

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