来自 tf.nn.dynamic_rnn 的值错误：尺寸必须相等

Question

我想使用 tensorflow 的 tf.nn.dynamic_rnn 函数创建一个 RNN，但它允许我只为我的一个层设置隐藏大小。

这是我的代码：

    self._Input=tf.placeholder(tf.float64,shape=(None,self._time_size,self._batch_dim),name='input')
    self._Expected_o=tf.placeholder(tf.float64,shape=(None,self._time_size,self._cell_output_size),name='Expected_o')
    #creation of the network

    initializer = tf.random_uniform_initializer(-1, 1)      
    cell = tf.nn.rnn_cell.GRUCell(self._hidden_size,kernel_initializer=initializer)  
    rnn_cells = tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell([cell] * self._num_layer) 

    # network
    self._output, out_state = tf.nn.dynamic_rnn(cell=rnn_cells,inputs= self._Input, dtype=tf.float64)

只要我保持我的 hidden_size 值与我的输入占位符的最后一个维度相同，即 _batch_dim.

，一切正常

但是当它不同时，我总是收到这个错误信息：

ValueError: Dimensions must be equal, but are 8 and X for 'rnn/while/rnn/multi_rnn_cell/cell_0/cell_0/gru_cell/MatMul_2' (op: 'MatMul') with input shapes: [?,Y], [X,Y].

其中 X 是我为 hidden_size + 1 设置的值，Y 是 hidden_size*2 的值。我尝试了很多 hidden_size 的值，这两个数字 X 和 Y 每次都会出现。消息错误表明错误发生在tf.rnn.dynamic_rnn的调用过程中。

Answer 1

更改您的代码...

cell = tf.nn.rnn_cell.GRUCell(self._hidden_size,kernel_initializer=initializer)  
rnn_cells = tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell([cell] * self._num_layer)

至...

layers = [tf.nn.rnn_cell.GRUCell(self._hidden_size,kernel_initializer=initializer) 
          for _ in self._num_layer]
rnn_cells = tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell(layers)

...更深的 GRU 层将能够适应较早层的输出。

来自 tf.nn.dynamic_rnn 的值错误：尺寸必须相等

Value error from tf.nn.dynamic_rnn: Dimensions must be equal

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