keras - 在 Keras 自定义 RNN 单元中，输入和输出的维度是多少？

Question

自定义单元格采用 ( input,state ) 并生成 ( output,state )。我相信输入是张量，状态是张量列表。从通过错误消息的斗争来看，张量似乎带有一个额外的维度，但我不确定在 RNN 的上下文中会是什么。另一个维度是干什么用的？预期的输出尺寸/形状是多少？

顺便说一句，我正在使用 Tensorflow 后端。

Answer 1

单元格输入是形状为 (batch_size, timesteps, input_size) 或 (timesteps, batch_size, input_size) 的 3d 张量，具体取决于您展开输入的方式（如果您选择 time_major 属性为真或不为真）。状态是 n 个张量的列表，其中每个张量的形状为 (batch_size, hidden_​​state)，其中 n 是 RNN 层（或堆叠的 RNN 单元）的数量。