调用static_rnn实际上是生成了rnn按时间序列展开之后的图。打开tensorboard你会看到sequence_length个rnn_cell stack在一起,只不过这些cell是share weight的。因此,sequence_length就和图的拓扑结构绑定在了一起,因此也就限制了每个batch的sequence_length必须是一致。

调用dynamic_rnn不会将rnn展开,而是利用tf.while_loop这个api,通过Enter, Switch, Merge, LoopCondition, NextIteration等这些control flow的节点,生成一个可以执行循环的图(这个图应该还是静态图,因为图的拓扑结构在执行时是不会变化的)。在tensorboard上,你只会看到一个rnn_cell, 外面被一群control flow节点包围着。对于dynamic_rnn来说,sequence_length仅仅代表着循环的次数,而和图本身的拓扑没有关系,所以每个batch可以有不同sequence_length。

链接:https://www.zhihu.com/question/52200883/answer/251068217

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