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请问如何在循环中更新RNN的config参数?

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发表于 2016-7-1 11:01:54 | 显示全部楼层 |阅读模式
大家好,我使用tensorflow的RNN model进行序列预测,输入是每行长度不一的序列 格式大致是:

[[v1,v2,v3],
[v1,v2,v8,v9,v10]]
代码大致如下:
test_data = get_case_data(data_dir)
# 定义初始的config, 里面有num_steps参数
config = MediumConfig()
with tf.Session() as session:
        m = create_model(session,True,config,model_dir)
        for i in range(len(test_data)):
            sample = test_data[i]
            # 更新num_steps为当前输入list长度
            m.num_steps = len(sample)
           # 但这里打印m.num_step仍是原来config里定义的大小
            print(m.num_steps)

            x = [sample]
            # 这里prob的行数应该与num_steps的个数相等,但结果发现生成数据的行数是与之前config定义的大小
            prob = session.run([m.probabilities],{m._input_data:x})


所以想问下造成这种情况的原因是什么呢? 有没有在循环中更新config的方法?谢谢!
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