截至目前，TensorFlow的RNN APIs还处于Draft阶段。不过据官方解释，RNN的相关API已经出现在Tutorials里了，大幅度的改动应该是不大可能，现在入手TF的RNN APIs风险应该是不大的。
目前TF的RNN APIs主要集中在tensorflow.models.rnn中的rnn和rnn_cell两个模块。其中，后者定义了一些常用的RNN cells，包括RNN和优化的LSTM、GRU等等；前者则提供了一些helper方法。
创建一个基础的RNN很简单：
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from tensorflow.models.rnn import rnn_cell |
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cell = rnn_cell.BasicRNNCell(inputs, state) |
创建一个LSTM或者GRU的cell？
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cell = rnn_cell.BasicLSTMCell(num_units) #最最基础的，不带peephole。 |
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cell = rnn_cell.LSTMCell(num_units, input_size) #可以设置peephole等属性。 |
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cell = rnn_cell.GRUCell(num_units) |
调用呢？
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output, state = cell(input, state) |
这样自己按timestep调用需要设置variable_scope的reuse属性为True，懒人怎么做，TF也给想好了：
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state = cell.zero_state(batch_size, dtype=tf.float32) |
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outputs, states = rnn.rnn(cell, inputs, initial_state=state) |
再懒一点：
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outputs, states = rnn.rnn(cell, inputs, dtype=tf.float32) |
怕overfit，加个Dropout如何？
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cell = rnn_cell.DropoutWrapper(cell, input_keep_prob=0.5, output_keep_prob=0.5) |
做个三层的带Dropout的网络？
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cell = rnn_cell.DropoutWrapper(cell, output_keep_prob=0.5) |
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cell = rnn_cell.MultiRNNCell([cell] * 3) |
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inputs = tf.nn.dropout(inputs, 0.5) #给第一层单独加个Dropout。 |
一个坑——用rnn.rnn要按照timestep来转换一下输入数据，比如像这样：
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inputs = [tf.reshape(t, (input_dim[0], 1)) for t in tf.split(1, input_dim[1], inputs)] |
rnn.rnn()的输出也是对应每一个timestep的，如果只关心最后一步的输出，取outputs[-1]即可。
注意一下子返回值的dimension和对应关系，损失函数和其它情况没有大的区别。
目前饱受诟病的是TF本身还不支持Theano中scan()那样可以轻松实现的不定长输入的RNN，不过有人反馈说Theano中不定长训练起来还不如提前给inputs加个padding改成定长的训练快。
本文转自博客园知识天地的博客，原文链接：TensorFlow框架下的RNN实践小结，如需转载请自行联系原博主。
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