RSTNのc_tとh_tをRNNのシーケンスの2つ置きにリセット

Question

TensorflowでRNNを実装してテキスト予測をしようとしています。私は私が正しく理解していれば、出力活性化h_tとLSTMの活性化c_tは、我々は新しいシーケンス（つまりを入力するたびにリセットされ、それらが更新されている100

の系列長で、この目的のためにBasicLSTMCellを使用していますシーケンスに沿って100回ですが、一度バッチ内の次のシーケンスに移動すると、それらは0にリセットされます）。

Tensorflowを使用してこれを防ぐ方法はありますか？つまり、更新されたc_tとh_tをバッチ内のすべてのシーケンスに沿って使用し続けますか？ （そして、次のバッチに移動するときにそれらをリセットする）。

Answer 1

バッチの各例は独立している必要があるので、私はそうしたくないと思います。そうでない場合は、1のバッチサイズと100 * batch_sizeの長さのシーケンスを持つ必要があります。バッチ間に状態を保存することがよくあります。この場合、変数にRNN状態を保存する必要があります。または、ユーザーがプレースホルダを使用してフィードを入力できるようにする必要があります。