tensorflow 变长序列存储实例
Tensorflow变长序列存储实例
Tensorflow是目前比较流行的人工智能框架之一，也是我们在进行深度学习相关的应用开发时经常用到的工具之一。今天，我们将会基于Tensorflow来分享一下变长序列存储实例，希望对大家有所帮助。文章内容包括：背景介绍、变长序列存储的介绍、Tensorflow变长序列存储的实现、示例代码说明等。
一、背景介绍
人工智能技术的不断发展和应用，给我们的日常生活带来了很大的改变，不仅提高了我们的生产效率，也实现了人们的梦想。而作为人工智能应用开发者，我们需要掌握相关技术和工具。其中一个比较重要的工具就是Tensorflow。
二、变长序列存储的介绍
变长序列是指数据长度不固定的序列，这种序列常见于自然语言处理、音乐生成、时间序列预测等场景。在Tensorflow中，我们需要对这种变长序列进行存储。这个过程可以通过Dynamic RNN实现，也就是说可以不必把所有序列的长度都填充成一样的来提高效率。
三、Tensorflow变长序列存储的实现
1. 创建variable-length输入张量
我们可以通过以下代码实现创建一个含有两个1D张量的变长序列：
```
import tensorflow as tf
def get_input():
input_data = [[1, 2, 3], [4, 5], [6, 7, 8, 9]]
max_len = max([len(x) for x in input_data])
padded_data = [[0] * (max_len - len(x)) + x for x in input_data]
input_lens = [len(x) for x in input_data]
inputs = tf.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(padded_data, padding='post')
return inputs, input_lens
inputs, input_lens = get_input()
sequence = tf.Variable(inputs, dtype=tf.int64)
sequence_len = tf.cast(input_lens, dtype=tf.int64)
```
2. 定义RNN网络
接下来我们需要定义一个RNN网络，代码如下：
```
hidden_size = 4
num_layers = 2
rnn_cell = tf.nn.rnn_cell.LSTMCell(hidden_size)
outputs, state = tf.nn.dynamic_rnn(cell=rnn_cell, inputs=sequence, sequence_length=sequence_len, dtype=tf.float32)
```
关于这段代码，我们需要注意一下几点：
（1）我们使用LSTMCell作为网络的基本单元，hidden_size就是它的size；
（2）我们将动态RNN的输出存储在outputs变量中；
（3）我们还需定义num_layers，表示为RNN网络的层数。
四、示例代码说明
完整的代码如下：
```
import tensorflow as tf
def get_input():
input_data = [[1, 2, 3], [4, 5], [6, 7, 8, 9]]
max_len = max([len(x) for x in input_data])
padded_data = [[0] * (max_len - len(x)) + x for x in input_data]
input_lens = [len(x) for x in input_data]
inputs = tf.keras.preprocessing.sequence.pad_sequences(padded_data, padding='post')
return inputs, input_lens
inputs, input_lens = get_input()
sequence = tf.Variable(inputs, dtype=tf.int64)
sequence_len = tf.cast(input_lens, dtype=tf.int64)
hidden_size = 4
num_layers = 2
rnn_cell = tf.nn.rnn_cell.LSTMCell(hidden_size)
outputs, state = tf.nn.dynamic_rnn(cell=rnn_cell, inputs=sequence, sequence_length=sequence_len, dtype=tf.float32)
```