小编给大家分享一下如何使用tf.nn.dynamic_rnn展开时间维度，相信大部分人都还不怎么了解，因此分享这篇文章给大家参考一下，希望大家阅读完这篇文章后大有收获，下面让我们一起去了解一下吧！

对于单个的 RNNCell ， 使用色的 call 函数进行运算时 ，只是在序列时间上前进了一步 。

如使用 x1、 ho 得到此h2， 通过 x2 、 h2 得到 h3 等 。

 tf.nn.dynamic_rnn的作用：

如果序列长度为n，要调用n次call函数，比较麻烦。对此，TensorFlow提供了一个tf.nn.dynamic_mn函数，使用该函数相当于调用了n次call函数。通过{ho, x1 , x2，…， xn} 直接得到{h2 , h3，…， hn} 。

具体来说，设输入数据的格式为（batch_size, time_steps, input size），

其中batch_size表示batch的大小，即包含几个序列。

time_steps表示序列长度，

input_size表示输入数据单个序列单个时间维度上固有的长度。

此时，得到的outputs是time_steps步里所有的输出。它的形状为(batch_size, time_steps, cell.output size）。state 是最后一步的隐状态，形状为（batch_size, cell . state_size） 。

至此，在对每一步的输出进行变换，可以得到损失并进行训练模型了。

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