import tensorflow as tf
import numpy as np

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    TensorFlow中的RNN的API主要包括以下两个路径:
        1) tf.nn.rnn_cell(主要定义RNN的几种常见的cell)
        2) tf.nn(RNN中的辅助操作)
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# 一 RNN中的cell
# 基类(最顶级的父类): tf.nn.rnn_cell.RNNCell()
# 最基础的RNN的实现: tf.nn.rnn_cell.BasicRNNCell()
# 简单的LSTM cell实现: tf.nn.rnn_cell.BasicLSTMCell()
# 最常用的LSTM实现: tf.nn.rnn_cell.LSTMCell()
# RGU cell实现: tf.nn.rnn_cell.GRUCell()
# 多层RNN结构网络的实现: tf.nn.rnn_cell.MultiRNNCell()

# 创建cell
# cell = tf.nn.rnn_cell.BasicRNNCell(num_units=128)
# print(cell.state_size)
# print(cell.output_size)


# shape=[4, 64]表示每次输入4个样本, 每个样本有64个特征
# inputs = tf.placeholder(dtype=tf.float32, shape=[4, 64])

# 给定RNN的初始状态
# s0 = cell.zero_state(4, tf.float32)
# print(s0.get_shape())

# 对于t=1时刻传入输入和state0,获取结果值
# output, s1 = cell.call(inputs, s0)
# print(output.get_shape())
# print(s1.get_shape())

# 定义LSTM cell
lstm_cell = tf.nn.rnn_cell.LSTMCell(num_units=128)
# shape=[4, 64]表示每次输入4个样本, 每个样本有64个特征
inputs = tf.placeholder(tf.float32, shape=[4, 48])
# 给定初始状态
s0 = lstm_cell.zero_state(4, tf.float32)
# 对于t=1时刻传入输入和state0,获取结果值
output, s1 = lstm_cell.call(inputs, s0)
print(output.get_shape())
print(s1.h.get_shape())
print(s1.c.get_shape())