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简单明了的LSTM/GRU应用实例（Tensorflow版）

发表于:2021-04-02

输出结果如下图所示：接下来，来构建TensorFlow图的输入（也就是神经网络的输入）。其中，tf.float32 表示成员类型float32， [None, n_steps, n_inputs] 是tensor的shape， None表示第一维是任意数量，然后n_steps表示第二维是n_steps维，n_inputs表示第三个维度是n_inputs维。接下来，来构建TensorFlow图的输入（也就是神经网络的输入）。其中，tf

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