双向LSTM
1、state拼接
state_fw.shape: (32, 128)
state_bw.shape: (32, 128)
state_h_concat=tf.concat(values=[state_fw_h,state_bw_h],axis=1)
state_h_concat.shape:(32, 256)
最后输出
outputs = (output_fw, output_bw)
output_states = (output_state_fw, output_state_bw)
output_states是一个元组的元组，我个人的处理方法是用c_fw,h_fw = output_state_fw和c_bw,h_bw = output_state_bw，最后再分别将c和h状态concat起来，用tf.contrib.rnn.LSTMStateTuple()函数生成decoder端的初始状态
outputs = (output_fw, output_bw)
output_states = (output_state_fw, output_state_bw)
2、tensor
Tensor不允许直接修改
比如，如果是array的话，一句赋值语句就可以将某个元素的值进行修改，但是，如果用同样的方法处理tensor的话，就会报错：
import tensorflow as tf
tensor_1 = tf.constant([x for x in range(1,10)])
# tensor_1 是一个数值为1到9的张量，希望把中间第五个数值改为0
tensor_1[4] = 0
这时就会报错，错误类型是：
TypeError: 'Tensor' object does not support item assignment
所以说tensor是可以分段读取，但是不能直接修改的，有点像“只读”的模式。怎么解决呢？从其他博客中我总结了一个方法，后来自己又想了一个：
# 方法一 ： 运用concat函数
tensor_1 = tf.constant([x for x in range(1,10)])
# 将原来的张量拆分为3部分，修改位置前的部分，要修改的部分和修改位置之后的部分
i = 4
part1 = tensor_1[:i]
part2 = tensor_1[i+1:]
val = tf.constant([0])
new_tensor = tf.concat([part1,val,part2], axis=0)
这时候再去打印，就可以看到第五个数已经变成了0。
# 方法二：使用one_hot来进行加减运算
tensor_1 = tf.constant([x for x in range(1,10)])
i = 4
# 生成一个one_hot张量，长度与tensor_1相同，修改位置为1
shape = tensor_1.get_shape().as_list()
one_hot = tf.one_hot(i,shape[0],dtype=tf.int32)
# 做一个减法运算，将one_hot为一的变为原张量该位置的值进行相减
new_tensor = tensor_1 - tensor_1[i] * one_hot
当然，tensor有一个assign的函数，但是他每次更新不能针对于相对位置，而是相当于对整个变量的重新赋值，在某些特定场合下，这个自带函数似乎并不是太好用。
3、Tensor打印
在session里打印
with tf.Session() as sess:
print(sess.run(new_tensor))
4、bilstm encode
def bidirectional_dynamic_rnn(
cell_fw, # 前向RNN
cell_bw, # 后向RNN
inputs, # 输入
sequence_length=None,# 输入序列的实际长度（可选，默认为输入序列的最大长度）
initial_state_fw=None, # 前向的初始化状态（可选）
initial_state_bw=None, # 后向的初始化状态（可选）
dtype=None, # 初始化和输出的数据类型（可选）
parallel_iterations=None,
swap_memory=False,
time_major=False,
# 决定了输入输出tensor的格式：如果为true, 向量的形状必须为 `[max_time, batch_size, depth]`.
# 如果为false, tensor的形状必须为`[batch_size, max_time, depth]`.
scope=None
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作者：Ai_践行者
来源：CSDN
原文：https://blog.csdn.net/qq_41424519/article/details/82112904
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5、sq2sq
seq2seq学习，其核心是，使用循环神经网络来将变长的输入序列映射成为一个可变长度输出序列。
