MulticellRNN误差Tensorflow

Question

我Tensorflow 1.1.0

和我下面从https://github.com/ageron/handson-ml/blob/master/14_recurrent_neural_networks.ipynb在多小区基本教程（堆放）RNNs

下面的代码生成一个奇怪的错误，我想不通为什么从搜索。

import tensorflow as tf 
n_inputs = 2 
n_neurons = 100 
n_layers = 3 
n_steps = 5 

X = tf.placeholder(tf.float32, [None, n_steps, n_inputs]) 
basic_cell = tf.contrib.rnn.BasicRNNCell(num_units=n_neurons) 
multi_layer_cell = tf.contrib.rnn.MultiRNNCell([basic_cell for _ in range(n_layers)]) 
outputs, states = tf.nn.dynamic_rnn(multi_layer_cell, X, dtype=tf.float32) 
init = tf.global_variables_initializer() 

这似乎是正确的代码，但它得到的错误：

ValueError异常：尝试比第一次使用不同的变量范围重用RNNCell。第一次使用cell的范围是'rnn/multi_rnn_cell/cell_0/basic_rnn_cell'，这个尝试的范围是'rnn/multi_rnn_cell/cell_1/basic_rnn_cell'。如果您希望使用不同的权重集，请创建单元格的新实例。 如果在使用之前：MultiRNNCell（[BasicRNNCell（...）] * num_layers），更改为：MultiRNNCell（[BasicRNNCell（...）for _in range（num_layers）]））。如果在使用与双向RNN的正向和反向小区相同的小区实例之前，只需创建两个实例（一个用于正向，一个用于反向）。 2017年5月，我们将开始将此单元格的行为转换为使用现有存储的权重（如果有的话），当调用范围=无（可能会导致模型无声降级，因此此错误将保持到此时为止。）

我在Github的代码中加入了一个我开关的部分。 任何想法为什么这仍然抛出一个错误？ 非常感谢帮助！

Answer 1

在这行代码：

multi_layer_cell = tf.contrib.rnn.MultiRNNCell([basic_cell for _ in range(n_layers)]) 

的basic_cell变量需要用函数来代替。当您使用变量时，n_layers网络的每一层都将使用相同的权重集。而是尝试使用函数：

def create_rnn_layer(n_neurons): 
    return tf.contrib.rnn.BasicRNNCell(num_units=n_neurons) 

然后用create_rnn_layer（n_neurons）替换basic_cell。这样，当网络被创建时。该函数将被称为n_layers次，因此将使用不同的权重。